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渐儿
创建于2026-04-30
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0. 问题的本质 LLM agent 和聊天机器人最大的差别是:输入不再只来自用户。 聊天机器人:user 输入 → 模型 → 输出。输入可信度单一。 Agent:user 输入 + 工具结果 + h
上下文工程 · 01 · Prompt Cache 与成本
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智能体的上下文工程实现
系列文档导航(按优先级排序) 本文是总览,每个核心模块各有独立文档。20 篇按"不读会出多大事"分四档: P0 — 必读:不掌握就会让生产 agent 出事 这四篇覆盖所有 agent 系统都会踩到的
智能体循环
在AI编程Agent领域,有一个共识:真正决定产品竞争力的,从来不是动辄几十万行的外围代码,而是藏在核心文件里的循环逻辑。如果你想快速吃透Claude Code的精髓,不用逐行啃完它50万行代码,只需
工具并行的极致工程
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claude code 遥测与隐私分析
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模型代号体系 Anthropic 使用动物名称作为内部模型代号。这些代号被严格保护,防止泄露到外部构建中。 已知代号 代号 角色 证据 Tengu(天狗) 产品/遥测前缀,也可能是模型 所有 250+
Claude Code 中的工具发现
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Coze Studio 深度文档 04:生态对比、运维与排错
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目录 前端 Adapter 模式(开源/商业版扩展点) i18n 国际化体系 可观测性:日志、Metrics、Tracing 数据库 Schema 与 Atlas 迁移 1. 前端 Adapter 模
Coze Studio 深度文档 02:会话、记忆与执行原理
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Coze Studio 原理与使用文档
目录 项目概览 整体架构 后端原理:Go + Hertz + DDD 前端原理:Rush.js Monorepo + React 18 核心子系统:工作流引擎 核心子系统:Agent 与 Eino 运
PPO强化学习:从理论到实践的极简方案
一、为什么需要PPO? 1.1 强化学习的核心挑战 在训练大型语言模型时,传统的监督学习面临以下问题: 难以定义完美答案:数学推理、代码生成等任务没有唯一正确答案 评估成本高:需要运行代码或验证逻辑才
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05 - KNN 与 K-Means 聚类:从入门到实践
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