AI Agent实战系列

LangChain、AutoGPT背后的核心思想--ReAct（Reasoning and Acting）模式

上期回顾： 第6篇我们打造了多Agent协作团队。但这些Agent都是"通才"，缺少专业领域知识。 本期核心： ✅ 为什么Agent需要知识库 ✅ RAG系统完整实现 ✅ 向量检索优化技巧 ✅ 实战：

写在前面 本文你将收获： ✅ 5分钟理解AI Agent到底是什么 ✅ 看懂Agent与ChatGPT的3个核心区别 ✅ 用100行代码实现一个能干活的AI ✅ 运行你的第一个Agent程序 一、一个

“帮我整理上季度的销售数据，生成分析报告，下午三点前发到我的邮箱。” “家里的空调温度调低两度，检查一下智能门锁的电池状态。” “监控GitHub上指定仓库的更新，如果有新的Pull Request就

当我们还在为每个AI项目重复编写工具适配层时，行业已经悄然进入了一个新范式。作为一名经历过多次技术范式转移的老程序员，我最近深度体验了FastMCP，它让我看到了AI原生应用开发的未来形态。 重新思考

当AI能记住你的技术栈、代码规范、甚至团队术语时，会发生什么？答案藏在一次设置、永久生效的Claude Skills中。 01 | 从“通用助理”到“专属专家”：开发效率提升50%的关键 数据显示，开