20Lessions From Building 100S Of Ai Agents
文章介绍了AI代理的定义及其工作原理，强调AI代理使用LLM进行环境交互和决策以实现目标。重点讨论了人类在使用AI时的责任归属问题，并提供了AI代理开发的初步规划步骤。
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Rag十大关键
本文总结了将RAG智能体从概念验证部署到生产环境的十个关键原则，强调企业上下文深度、系统整体优化、专业知识价值、数据护城河效应等核心要素，助力技术团队实现有效落地。
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Advanced Context Engineering For Agents
文章介绍了12-factor agents架构和高级上下文工程技术，通过sub agent机制缩小上下文范围，提升AI编码代理的效率和精准度。展示了实际应用场景和技术实现细节，为构建可扩展的AI...
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来之不易的5条评估经验
本文总结了AI评估系统的五个重要经验教训，重点介绍了快速模型评估、用户反馈整合、主动安全测试等关键机制，强调评估系统设计需要与真实数据保持一致并动态调整评分标准。
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Ai时代的设计思维：从执行者到问题发现者
文章探讨在AI时代执行力不再是核心竞争力，强调设计思维的重要性。提出未来人才需要具备问更好问题、观察用户行为和原型思维三大技能，并分享实践方法如同理心地图和问题阶梯法。
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解决Rag断章取义
文章通过两个故事展现张三的奉献精神：作为警察坚守社区18年，化解纠纷、守护居民；作为神仙牺牲仙力，化身灯火帮助寒门学子。突出平凡中的伟大与人性光辉。
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Langfuse 提示词版本控制
本文介绍了Langfuse的提示词版本控制功能，展示了如何通过Python客户端获取特定标签和版本的提示词。包含代码示例演示环境变量设置、客户端初始化以及不同版本提示词的检索方法。
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Agent Funtion Call
本文介绍了DeepSeek API的函数调用功能，通过天气查询示例展示了如何定义工具函数和使用API进行多轮对话补全，包括工具调用请求和响应的具体实现方式。
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认真做Agent
文章强调Agent开发中可观测性的重要性，指出缺乏埋点和追踪机制会导致故障定位困难、成本失控和迭代方向缺失。重点介绍了OpenTelemetry作为通用可观测标准的价值，以及专为GenAI设计的...
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垂直领域Agent的关键
文章探讨了在专业垂直领域应用大语言模型时面临的'最后一公里'挑战，提出了构建专业化评估体系的解决方案，强调领域专家在指标制定和失败模式识别中的关键作用。
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Agent最佳实践
文章介绍了代理(Agent)系统的定义、构建时机和最佳实践，包括提示工程、工具设计、上下文管理和评估方法，并提供了开发建议。
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开始Agentic Ai
文章探讨了传统提示词（prompt）的局限性，并提出了Agentic AI作为更优解决方案。详细介绍了五大Agentic AI设计模式：反思、工具使用、推理与行动、规划和多智能体协作，强调通过动...
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Prompt最佳实践
文章介绍了Prompting的最佳实践，包括与语言模型沟通的方法、关键参数设置、工程化迭代、系统提示优化、信息结构化、任务分解、样例解释以及推理模型与非推理模型的选择策略。
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解决Cursor不可用
文章介绍了HTTP代理的相关配置，包括代理地址、SSL验证、代理支持模式以及禁用HTTP2的设置，适用于开发环境中的网络调试和代理设置。
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Gpt Oos两点启发
文章探讨了CoT（思维链）监控在异常行为检测中的有效性，指出未对齐监督的CoT可能反映潜在风险，并建议开发者通过分析中间步骤提升模型安全性。同时强调应避免直接向用户暴露原始CoT内容以防止虚构风...
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不要用AI框架
文章分析了主流Agent框架的核心缺陷，包括黑盒执行、过度抽象和性能稳定性问题，并指出新兴技术栈过早抽象化是框架问题的根源。建议采用轻量级、显式控制的设计以适应快速变化的技术环境。
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智能体工程：构建高效可靠Ai智能体的系统性框架
文章探讨了构建智能体所需的系统性思维，包括上下文工程、工作流工程和模型工程等核心理念，强调代码工具无法替代系统设计本身。
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编程最佳实践
总结了使用AI编程工具的6点最佳实践，包括上下文压缩、先分析问题解、测试驱动开发、视觉化协作和专用子代理协作模式等，旨在提高开发效率和代码质量。
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