首页
沸点
课程
数据标注
HOT
AI Coding
更多
直播
活动
APP
插件
直播
活动
APP
插件
搜索历史
清空
创作者中心
写文章
发沸点
写笔记
写代码
草稿箱
创作灵感
查看更多
登录
注册
关注
综合
后端
前端
Android
iOS
人工智能
开发工具
代码人生
阅读
排行榜
综合
后端
排行榜
前端
Android
iOS
人工智能
开发工具
代码人生
阅读
全部
人工智能
AI编程
Agent
后端
前端
AIGC
LLM
Claude
OpenAI
展开
全部
人工智能
AI编程
Agent
后端
前端
AIGC
LLM
Claude
OpenAI
架构
算法
开源
JavaScript
LangChain
Python
暂无数据
推荐
最新
手写一个 mini-cursor:LangChain Agent 开发完全实战
Cursor 能自动写代码、创建项目、执行命令,背后靠的是 Agent + Tool 的组合。本文从零搭建一个 mini-cursor,实现文件读写、目录列表、命令执行等核心 Tool,并用 Lang
调查研究-221 KV Cache:LLM 推理服务真正的显存黑洞
TL;DR 场景:高并发、长上下文、RAG 与 Agent 场景下的 LLM Serving 显存压力排查与容量规划 结论:模型权重只是入场券,KV Cache 才是动态显存账本;并发、上下文、输出三
代码审查 Agent Harness 实战:AI 自动 Code Review
好的 Code Review 需要深厚的知识储备和极大的耐心,而人恰好在这两样上都有限度。 AI 不会倦怠,不会漏看一个空指针,也不会对连续十次同样的缩进错误感到厌烦。
调查研究-222 PagedAttention 详解:vLLM 如何像操作系统一样管理 KV Cache
理解 vLLM PagedAttention:把 KV Cache 从连续显存变成可分页的系统资源 TL;DR 场景:在线 LLM 推理服务受 KV Cache 动态增长和碎片化限制,无法高并发承载请
Agent Skill 工程化指南(三):运行与生效 — 运行时的全链路机制
读完这篇,你将完整理解从"用户说了一句话"到"Skill 返回结果"之间发生的每一件事,包括匹配、加载、安全校验、执行和监控。
工程基础设施层:MLOps闭环断裂让模型上线即裸奔
摘要 1. MLOps链路断裂:训练评测部署监控各管一摊 痛点现场 某城商行风控模型团队训完模型丢给工程部部署,工程部按通用流程上线没接效果监控。上线两周坏账率从0.8%升到1.5%才发现模型衰退——
Agent 开发思考笔记:LLM + Memory + Tool + RAG + MCP + Skills
核心结论(金字塔塔尖) Agent 的本质是给 LLM 补上它天生缺失的五种能力——Memory、Tool、RAG、MCP、Skills——从而把一个"只能聊天的大脑"变成一个"能记住上下文、能动手执
别再傻傻调 API 了!手把手教你搓一个能干活的 AI Agent
别再傻傻调 API 了!手把手教你搓一个能干活的 AI Agent 如果你也有过类似的体验,那这篇文章就是为你写的。 先搞清楚一个问题:Agent 到底是个啥? 很多人以为 Agent 是什么高深莫测
深度解析 AI Agent 的记忆系统
深度解析 AI Agent 的记忆系统 如果说大语言模型(LLM)是 AI Agent 的逻辑大脑,那么**记忆系统(Memory System)**就是它的知识库与情感纽带。 一个没有记忆的 AI
我写了个 10 行的加法函数,终于搞懂了什么是 Harness Engineering
直到我随手在项目里加了个 CLAUDE.md 文件,再让它写,突然就稳了。输出的代码和我预期的几乎一模一样,连注释风格都对上了。我就好奇,这不就是把 prompt 写文件里了吗,怎么效果差这么多?顺着
LLM01-大模型API调用平台性价比深度分析
2026年大模型API调用平台性价比深度分析 💰 本文档基于 2026 年最新市场数据,从价格、模型能力、平台稳定性、合规性等多个维度,深度分析国内外主流大模型 API 调用平台的性价比表现,为个人开
深度解析 AI Agent 的 ReAct 模式
深度解析 AI Agent 的 ReAct 模式 在人工智能领域,我们曾经历过两个极端:一种是只会“纸上谈兵”的 LLM(逻辑强但无法干预现实),另一种是只会“按部就班”的自动化脚本(执行力强但缺乏逻
从一次修复到长期记忆:Agent 工作流里的知识沉淀
在传统软件工程中,我们推崇“代码复用”;但在 Agent 参与的工程中,能产生复利的东西从“代码复用”变成了“知识复用”。 日常开发中我们会常遇到一个问题:某个复杂的 Agent 框架踩了像是路由失效
AI Agent 的四大核心模块
📝 AI Agent 四大核心模块 1. 规划 (Planning) 这是 Agent 的“大脑”逻辑中心,负责将复杂目标拆解为可执行的步骤。 任务分解 (Task Decomposition): A
调查研究-220 Batching 才是 GPU Serving 的第一性原理
Batching 才是 GPU Serving 的第一性原理 TL;DR 场景:自研 LLM Serving 框架,或在 vLLM / SGLang / TGI / TensorRT-LLM 之间选型
大模型训练阶段有哪些
大模型的训练过程通常被形象地比作“一个孩子的成长过程”。目前业界公认的主流路径主要分为四个核心阶段。 以下是按照先后顺序排列的详细阶段: 1. 预训练阶段 (Pre-training, PT) ——
我把一个人的 X/Twitter 喂给 AI,它居然“看懂”了这个人
只看公开 X/Twitter,AI 能读懂一个人多少?我做了个开源工具,答案比想象更有意思。AI 前沿 + 自己动手做项目 + 开源 + 技术思考!
LLM 上下文窗口工程实践:长上下文的 5 个陷阱与生产截断策略
本文拆解 LLM 长上下文 5 大陷阱:Lost-in-Middle、KV Cache爆炸、TTFT劣化、截断幻觉、上下文污染,给出 5 种截断压缩策略,附具体代码。
Agent Skill 工程化指南(二):设计与封装 — 构建高质量的能力单元
文章详细讲解了如何编写高质量的SKILL.md文档,从设计决策到具体实现要点。主要内容包括: 封装差的SKILL.md会遇到的三大问题:描述模糊导致召回失败、执行步骤不清晰、缺乏安全约束。
AI Mind 的单线程短期记忆设计:如何压缩、整理并控制当前会话上下文
AI Chat 的短期记忆不只是保存消息,而是把当前会话拆成最近原文、早期摘要和关键决策三层,让模型看到的上下文始终可控、不越界。