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本文记录了一次真实生产项目的优化过程。目标是在不修改任何业务功能、接口、数据库结构和校验逻辑的前提下，提高 Prompt Cache 命中率、降低 Token 消耗。

前言 前段时间有个粉丝面京东,聊到 RAG 系统架构设计。前面问的都还行——检索怎么做的、文档怎么切的、向量模型选的哪个,他答得挺顺。然后面试官突然问了一句: 他说有的,用 Cross-Encoder

Agent = LLM + Memory + Tool + RAG + MCP + Skills，将大模型从"聊天工具"升级为能记忆、会动手、懂内部知识的自主智能体，核心挑战不在概念而在工程落地。

Stage 3: Multi-Agent 编排 你要学什么 单 Agent 再强，也有局限——一个模型既要懂风控、又要懂路由、还要懂跨境，专业度不够。Multi-Agent 的核心思想是分工专业化：每

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你是不是花了几周时间调分块、优化检索、做重排序、加缓存，把所有能优化的环节都做了，最后发现GEO回答还是不准、还是有幻觉、格式乱的一塌糊涂？查了半天代码、参数都没问题，最后发现只是Prompt抄错了？

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有一个数字，日本人过去二十年一直不太愿意提起。 上世纪 90 年代，全世界每卖出 10 台工业机器人，有 8 台是日本造的。安川、发那科、川崎、不二越——这些名字几乎就是「工业机器人」的同义词。那是属

很多人用 Claude Code,停留在”开个对话框问一句答一句”。这没错,但也就到此为止了。 真正的杠杆在于:把 AI 的对话能力,封装成可复用、可管理、可扩展的工程基础设施。我把这套方法叫 Har

TL;DR 场景：Browser Use / Stagehand / Crawl4AI 等浏览器 Agent 真正进入网页后，反爬、指纹、验证码、行为识别成为落地主要障碍。 结论：Fortress（t

从零手搭一个不套壳的生产级 RAG：检索准确率从 70% 做到 91%，忠实度从假低 38% 做到 95%。坑在推理模型的思考块吃光了输出字数。这篇记下全程踩过的坑和怎么填的。

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