Agent

在笔者看来，A2UI的意义不只是多了一种UI方案，而是在于它补齐了Agent从思考到执行的最后一环。对于Agent的开发者来说，可能不再需要去写各种业务相关的界面，而是可以专注于设计Agent能力边界

当我们谈论 AI Agent 时，大多数开发者想到的是一个简单的工具调用循环：LLM 生成工具调用，执行工具，将结果返回给 LLM，继续下一轮。

在过去两年中，RAG已经成为几乎所有AI应用的标配。无论是智能客服、企业知识库、财务分析还是法律文件问答，它们都遵循相同的逻辑流程：文档分割、向量化、向量相似度匹配、大模型生成答案。

Claude Skills为模型提供了一种全新的插件式增强能力：通过封装说明、示例和代码，让 Claude 具备特定领域的专业知识，并在需要时动态加载。

OpenAI Agents SDK代表速度与协作 Claude Agent SDK追求稳定与深度 LangGraph强在灵活与控制 MCP则是连接一切的桥梁

上下文工程需要不断地迭代调试和总结经验，简单的方法论无法覆盖其设计的方方面面。本文仅对上下文工程的开发和设计模式进行了阐述，并列举出了一些常见的Agent开发工具，希望对于开发Agent的读者有些启发

国内已经有不少专门针对OCR任务进行训练的开源VLM了。成绩打榜是一方面，实际用起来效果如何、好不好用可能又是另一方面。因此，本文将对比几款最近比较流行的VLM模型

UltraRAG作为一个RAG框架，比较适合RAG科研人员使用，可以快速实验各种复杂的 RAG 策略，而无需重写大量代码，只需修改 YAML 文件。

本项目采用了经典的RAG架构进行开发，基于向量数据库并结合语义检索，搭配IDE内置的命令行工具，可以减少代码库索引时可能存在的token过度消耗和长时间等待，兼容常见的AI IDE

aisuite作为一个开源的Python库，通过提供统一的接口和灵活的模型切换机制，简化了跨多个LLM提供商的集成过程。对于经常使用不同LLM的开发者来说，可以显著降低开发门槛，提高开发效率.

OpenAI现如今主推Responses API，并不仅仅是命名更新，而是为Agent、多模态、检索增强等应用场景进行的架构升级，以期成为另一个Chat Completions的标准制定者。