AI Agent（人工智能智能体）是一种能够感知环境、自主规划、调用工具并执行行动，以达成特定目标的智能系统。如果用人来类比，大语言模型（LLM）相当于“大脑”，负责思考与决策；而外部工具则如同“手脚

本文汇总了 30 个关于 AI 智能体（特别是基于大语言模型的智能体）的高频面试问题及其详解，涵盖基础概念到高级实现策略，助你在任何与 Agentic AI 相关的技术交流中游刃有余。

上一篇，讲了如何正确的给 Claude Code 擦屁股（正确退出）！ 当时使用的方案是 Claude Code 的 CLAUDE.md 机制。 CLAUDE.md 相当于 CC 的记忆体，可以在里面

在当今的大模型（LLM）应用开发中，我们正在从单纯的 "Chat"（对话）模式向 "Agent"（智能体）模式演进。 什么是 Agent？简单来说，Agent = LLM + Planning（规划）

2025 年底，Anthropic为Claude Code推出了 Skills. Agent 终于迎来了自己的"应用生态"。

前言 在 AI 应用快速发展的今天，向量数据库已成为构建智能检索系统的核心基础设施。Milvus 作为一款开源的高性能向量数据库，在 RAG（Retrieval-Augmented Generatio

美团质效技术部联合复旦大学周扬帆教授团队推出KuiTest——零规则UI功能性异常测试工具，大幅降低人工成本并提升测试覆盖率。

因为项目的需要，之前研究了一段时间的RAG，于是本文总结 8 种 RAG 架构，对每种架构进行简要介绍，并用 langchain 实现其参考代码。

智能体并非一次性完成任务，而是通过一个持续的循环与环境进行交互，这个核心机制被称为智能体循环(Agent Loop)。