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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12-factor架构
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AI代理
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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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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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AI工具
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Rag 监控
文章介绍了多个开源AI工具和资源，包括Dify和Langfuse的GitHub仓库、Ollama模型提供和兼容模式、BGE3嵌入模型及国内Markdown教材库。内容涵盖AI开发工具、模型部署和...
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The Think Tool
文章介绍了Anthropic开发的Claude 'think'工具，该工具允许AI模型在响应前进行结构化思考，以提升决策质量和策略一致性。详细解释了其核心概念、与Extended Thinkin...
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AI工程化
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Ai项目怎么落地?
文章详细介绍了工程化AI应用落地的完整闭环流程，包括需求定义、数据评估、构建实验、测试安全、部署监控和迭代优化六个关键阶段，强调自动化测评、红队测试和持续迭代的重要性。
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AI开发
Return to top20Lessions 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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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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AI开发准则
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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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AI成本控制
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长文本Rag终极解决方案 Llm Based Chunking
文章分析了RAG技术中分块处理的三个主要缺点：响应延迟、输出上下文窗口限制和成本增加，并建议结合上下文RAG方案进行优化。同时提供了分块策略参考链接和代码实现资源。
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AI技术
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AI推理优化
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Agent Hitl的大用
文章探讨了Agent开发的生命周期阶段，包括用例定义、模型与工具市场建立、Agent逻辑设计以及推理优化。强调了人类在监督和保护自动化系统演化中的关键作用，并提出了基于能力的发现模型需求。
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AI时代
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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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AI系统
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电商行业怎么做数据挖掘？
文章介绍了一个基于CSV文件的数据分析工作流程，通过系统生成Python代码执行分析并返回结果。探讨了数据存储优化、模型分工、安全运行机制、大数据处理策略和子代理扩展等应用落地思考。
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AI编程
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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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AI落地
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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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AI设计模式
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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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AI评估系统
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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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API集成
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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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Agent
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Agentic AI
Return to top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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Agent开发
Return to topAgent Hitl的大用
文章探讨了Agent开发的生命周期阶段，包括用例定义、模型与工具市场建立、Agent逻辑设计以及推理优化。强调了人类在监督和保护自动化系统演化中的关键作用，并提出了基于能力的发现模型需求。
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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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Agent框架
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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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Anthropic
Return to topThe Think Tool
文章介绍了Anthropic开发的Claude 'think'工具，该工具允许AI模型在响应前进行结构化思考，以提升决策质量和策略一致性。详细解释了其核心概念、与Extended Thinkin...
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CoT监控
Return to topGpt 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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Code Agent
Return to topDeepSeek API
Return to topAgent 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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GenAI
Return to top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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HTTP2
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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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HTTP代理
Return to top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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LLM
Return to top20Lessions 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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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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LLM优化
Return to top长文本Rag终极解决方案 Llm Based Chunking
文章分析了RAG技术中分块处理的三个主要缺点：响应延迟、输出上下文窗口限制和成本增加，并建议结合上下文RAG方案进行优化。同时提供了分块策略参考链接和代码实现资源。
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LLM应用
Return to top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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Langfuse
Return to topLangfuse 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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MCP
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Mcp协议的优势
文章介绍了MCP技术的基本概念及其核心优势，重点阐述了MCP如何通过架构优化将技术复杂度从M x N降低到M + N，从而提升系统效率和可维护性。
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OpenTelemetry
Return to top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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Prompting
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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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Python
Return to top电商行业怎么做数据挖掘？
文章介绍了一个基于CSV文件的数据分析工作流程，通过系统生成Python代码执行分析并返回结果。探讨了数据存储优化、模型分工、安全运行机制、大数据处理策略和子代理扩展等应用落地思考。
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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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RAG
Return to top长文本Rag终极解决方案 Llm Based Chunking
文章分析了RAG技术中分块处理的三个主要缺点：响应延迟、输出上下文窗口限制和成本增加，并建议结合上下文RAG方案进行优化。同时提供了分块策略参考链接和代码实现资源。
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RAG系统
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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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SSL验证
Return to top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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sub agent
Return to topAdvanced 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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上下文压缩
Return to top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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上下文处理
Return to top长文本Rag终极解决方案 Llm Based Chunking
文章分析了RAG技术中分块处理的三个主要缺点：响应延迟、输出上下文窗口限制和成本增加，并建议结合上下文RAG方案进行优化。同时提供了分块策略参考链接和代码实现资源。
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上下文工程
Return to topAdvanced 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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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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上下文管理
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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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专业领域
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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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人工智能
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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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人性关怀
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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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人机协作
Return to top20Lessions 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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人类角色
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Return to topAgent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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任务分解
Return to topPrompt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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企业AI
Return to topRag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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函数调用
Return to topAgent 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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分块策略
Return to top长文本Rag终极解决方案 Llm Based Chunking
文章分析了RAG技术中分块处理的三个主要缺点：响应延迟、输出上下文窗口限制和成本增加，并建议结合上下文RAG方案进行优化。同时提供了分块策略参考链接和代码实现资源。
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历史分析
Return to topRag 监控
文章介绍了多个开源AI工具和资源，包括Dify和Langfuse的GitHub仓库、Ollama模型提供和兼容模式、BGE3嵌入模型及国内Markdown教材库。内容涵盖AI开发工具、模型部署和...
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原型思维
Return to topAi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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可维护性
Return to topMcp协议的优势
文章介绍了MCP技术的基本概念及其核心优势，重点阐述了MCP如何通过架构优化将技术复杂度从M x N降低到M + N，从而提升系统效率和可维护性。
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可观测性
Return to top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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多轮对话
Return to topAgent 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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大数据处理
Return to top电商行业怎么做数据挖掘？
文章介绍了一个基于CSV文件的数据分析工作流程，通过系统生成Python代码执行分析并返回结果。探讨了数据存储优化、模型分工、安全运行机制、大数据处理策略和子代理扩展等应用落地思考。
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奉献精神
Return to top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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安全测试
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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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工作流工程
Return to top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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工具设计
Return to topAgent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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工具调用
Return to topAgent 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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工程优化
Return to topPrompt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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平凡英雄
Return to top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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应用落地
Return to topAi项目怎么落地?
文章详细介绍了工程化AI应用落地的完整闭环流程，包括需求定义、数据评估、构建实验、测试安全、部署监控和迭代优化六个关键阶段，强调自动化测评、红队测试和持续迭代的重要性。
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开发环境
Return to top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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开源项目
Return to topRag 监控
文章介绍了多个开源AI工具和资源，包括Dify和Langfuse的GitHub仓库、Ollama模型提供和兼容模式、BGE3嵌入模型及国内Markdown教材库。内容涵盖AI开发工具、模型部署和...
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异常行为检测
Return to topGpt 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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思维链
Return to topGpt 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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性能优化
Return to top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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技术原则
Return to topRag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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技术复杂度
Return to topMcp协议的优势
文章介绍了MCP技术的基本概念及其核心优势，重点阐述了MCP如何通过架构优化将技术复杂度从M x N降低到M + N，从而提升系统效率和可维护性。
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技术抽象
Return to top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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持续迭代
Return to topAi项目怎么落地?
文章详细介绍了工程化AI应用落地的完整闭环流程，包括需求定义、数据评估、构建实验、测试安全、部署监控和迭代优化六个关键阶段，强调自动化测评、红队测试和持续迭代的重要性。
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推理模型
Return to topPrompt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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提示工程
Return to topAgent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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提示词管理
Return to topLangfuse 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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提示词设计
Return to topThe Think Tool
文章介绍了Anthropic开发的Claude 'think'工具，该工具允许AI模型在响应前进行结构化思考，以提升决策质量和策略一致性。详细解释了其核心概念、与Extended Thinkin...
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数据分析
Return to top电商行业怎么做数据挖掘？
文章介绍了一个基于CSV文件的数据分析工作流程，通过系统生成Python代码执行分析并返回结果。探讨了数据存储优化、模型分工、安全运行机制、大数据处理策略和子代理扩展等应用落地思考。
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数据策略
Return to topRag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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智能体
Return to top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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智能体协作
Return to top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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最佳实践
Return to top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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机器学习
Return to topRag 监控
文章介绍了多个开源AI工具和资源，包括Dify和Langfuse的GitHub仓库、Ollama模型提供和兼容模式、BGE3嵌入模型及国内Markdown教材库。内容涵盖AI开发工具、模型部署和...
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架构优化
Return to topMcp协议的优势
文章介绍了MCP技术的基本概念及其核心优势，重点阐述了MCP如何通过架构优化将技术复杂度从M x N降低到M + N，从而提升系统效率和可维护性。
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模型安全性
Return to topGpt 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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模型工程
Return to top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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模型市场
Return to topAgent Hitl的大用
文章探讨了Agent开发的生命周期阶段，包括用例定义、模型与工具市场建立、Agent逻辑设计以及推理优化。强调了人类在监督和保护自动化系统演化中的关键作用，并提出了基于能力的发现模型需求。
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模型推理
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文章介绍了Anthropic开发的Claude 'think'工具，该工具允许AI模型在响应前进行结构化思考，以提升决策质量和策略一致性。详细解释了其核心概念、与Extended Thinkin...
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模型测试
Return to top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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模型部署
Return to topRag 监控
文章介绍了多个开源AI工具和资源，包括Dify和Langfuse的GitHub仓库、Ollama模型提供和兼容模式、BGE3嵌入模型及国内Markdown教材库。内容涵盖AI开发工具、模型部署和...
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测试驱动开发
Return to top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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版本控制
Return to topLangfuse 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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生产部署
Return to topRag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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用户反馈
Return to top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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用户观察
Return to topAi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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监控体系
Return to top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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监督保护
Return to topAgent Hitl的大用
文章探讨了Agent开发的生命周期阶段，包括用例定义、模型与工具市场建立、Agent逻辑设计以及推理优化。强调了人类在监督和保护自动化系统演化中的关键作用，并提出了基于能力的发现模型需求。
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社区守护
Return to top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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系统效率
Return to topMcp协议的优势
文章介绍了MCP技术的基本概念及其核心优势，重点阐述了MCP如何通过架构优化将技术复杂度从M x N降低到M + N，从而提升系统效率和可维护性。
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系统解释
Return to top系统设计
Return to top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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红队测试
Return to topAi项目怎么落地?
文章详细介绍了工程化AI应用落地的完整闭环流程，包括需求定义、数据评估、构建实验、测试安全、部署监控和迭代优化六个关键阶段，强调自动化测评、红队测试和持续迭代的重要性。
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结构化思考
Return to topThe Think Tool
文章介绍了Anthropic开发的Claude 'think'工具，该工具允许AI模型在响应前进行结构化思考，以提升决策质量和策略一致性。详细解释了其核心概念、与Extended Thinkin...
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编码助手
Return to topAdvanced 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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编程未来
Return to top网络配置
Return to top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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自动化
Return to top电商行业怎么做数据挖掘？
文章介绍了一个基于CSV文件的数据分析工作流程，通过系统生成Python代码执行分析并返回结果。探讨了数据存储优化、模型分工、安全运行机制、大数据处理策略和子代理扩展等应用落地思考。
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Agent Hitl的大用
文章探讨了Agent开发的生命周期阶段，包括用例定义、模型与工具市场建立、Agent逻辑设计以及推理优化。强调了人类在监督和保护自动化系统演化中的关键作用，并提出了基于能力的发现模型需求。
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自动化测评
Return to topAi项目怎么落地?
文章详细介绍了工程化AI应用落地的完整闭环流程，包括需求定义、数据评估、构建实验、测试安全、部署监控和迭代优化六个关键阶段，强调自动化测评、红队测试和持续迭代的重要性。
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视觉化协作
Return to top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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警察故事
Return to top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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设计思维
Return to topAi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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评估体系
Return to top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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评估方法
Return to topAgent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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评分标准
Return to top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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语言模型
Return to topPrompt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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责任归属
Return to top20Lessions 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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软件开发
Return to top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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问题解决
Return to topAi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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领域专家
Return to top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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