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人工智能 #OpenViking#AI Agent#RAG#上下文工程#向量检索#OpenClaw

OpenViking 上下文数据库：用文件系统范式管理 AI Agent 记忆

OpenViking 是面向 AI Agent 的上下文数据库，用虚拟文件系统统一管理资源、用户记忆、Agent 技能和任务经验。它通过分层上下文加载、目录递归检索和自动记忆提取，降低长任务中的 Token 成本，并让检索链路更可观察。

发布于 2026-03-03
人工智能 #AI客服#大模型#Workflow#Agent#RAG#Dify#Langfuse#上下文工程

电商 AI 客服从 0 到 1：Workflow、RAG 与评测闭环落地

电商客服场景里，AI 客服要同时处理商品咨询、售后政策、订单物流和历史问答。围绕从 0 到 1 的落地过程，讲清 Workflow 与 Agent 的取舍、Dify 与工程化代码的边界、RAG 知识工程、上下文组装和评测反馈闭环。

发布于 2026-01-13
人工智能 #Cursor#AI Agent#上下文工程#MCP#Agent Skills#Token 优化

Cursor 动态上下文发现：让代码 Agent 按需读取工具、历史和终端输出

Cursor 的动态上下文发现把工具输出、聊天历史、MCP 工具描述、终端会话等长内容放进文件，只在任务需要时让代码 Agent 主动检索和读取。这样可以减少上下文窗口中的无关信息，降低 token 消耗，并缓解摘要丢失细节、工具描述膨胀、终端日志过长等问题。

发布于 2026-01-08
人工智能 #Agent#上下文工程#大语言模型#MCP#工具调用#LangGraph#LangSmith

Agent 上下文工程实战：从提示词、状态管理到 MCP

Agent 系统的稳定性不只取决于提示词，更取决于上下文如何组织。围绕状态表达、工具调用、记忆管理、MCP 结构化协议和可靠性工程，系统讲清上下文工程在 Agent 架构中的设计方法。

发布于 2026-01-07
软件工程 #AI 编程#Cursor#Claude Code#Token#Function Calling#RAG#上下文工程

AI 编程工具从原理到实践：Token、工具调用与上下文工程

AI 编程工具的关键不只是“让模型写代码”，而是理解 Token、工具调用、代码库索引、规则配置和上下文管理。掌握这些机制后，可以更稳定地完成代码检索、需求拆解、问题排查、流程图生成和项目协作。

发布于 2026-01-05
人工智能 #AI Agent#上下文工程#LLM#工具调用#记忆管理#CAMEL

AI Agent 上下文清洗：摘要、工作流记忆与工具输出缓存

AI Agent 在长任务中会把工具结果、搜索内容和调试过程持续塞进 LLM 上下文，导致成本上升和决策变差。围绕上下文摘要、工作流记忆、工具输出缓存三种方法，讲清如何保留关键信息、复用任务经验，并降低工具调用结果对上下文窗口的污染。

发布于 2025-12-09
人工智能 #Claude#Agent#MCP#PTC#Skills#Subagents#工具调用#上下文工程

Claude Agent 架构：MCP、PTC、Skills 与 Subagents 的分层协同

Claude 的 Agent 能力可以按连接层、认知层和组织层理解：MCP 负责连接外部系统，PTC 用程序批量编排工具调用，Skills 按需注入专业知识，Subagents 把复杂任务拆给多个专门智能体处理。

发布于 2025-12-08
人工智能 #LLM#AI Agent#上下文工程#RAG#Claude Code#Manus#Spec-Driven Development

从提示词工程到上下文工程：Agent 系统的信息管理方法

上下文工程关注的不再是单条提示词怎么写，而是如何为大语言模型动态组织指令、记忆、工具、检索结果和输出格式。围绕 LangChain、Claude Code、Manus 和 Kiro 的实践，可以看到 Agent 系统从 Prompt 驱动走向 Context 驱动的工程化路径。

发布于 2025-10-24
人工智能 #Claude#AI Agent#Skills#MCP#LLM#上下文工程#Prompt Engineering

Claude Skills 工作机制：用标准化能力包管理 AI Agent

Claude Skills 将 Agent 完成特定任务所需的指令、脚本、参考资料和素材打包成标准文件夹。内容围绕目录结构、分层加载机制、与 MCP 的关系，以及开发者如何用同样模式管理自研 Agent 能力库展开。

发布于 2025-10-19
人工智能 #Agentic Context Engineering#LLM#上下文工程#智能体#提示词优化#长上下文#KV 缓存

Agentic Context Engineering：用可演化上下文让 LLM 无需微调持续改进

Agentic Context Engineering 将系统提示、记忆、工具经验和领域规则组织成可持续演化的“作战手册”，让大型语言模型在不更新参数的情况下通过执行反馈改进表现。这里讲清 ACE 的问题背景、生成器-反思器-整编器架构、增量更新机制、实验结果和适用边界。

发布于 2025-10-11