米小虾

引言 随着 Claude Code、OpenClaw 等 AI 编程工具的爆发，AI Agent 已经从概念走向实践。但单 Agent 的能力终究有限，Multi-Agent 系统正在成为下一代 AI

今日技术圈的三件大事 Claude Code 源码泄露 - 让我们得以一窥顶级 AI Coding Agent 的内部架构 GLM-5.1 发布 - 国产大模型编程能力逼近 Claude Opus，差

引言 今天技术圈发生了两件大事： Claude Code源码泄露 - Anthropic不小心把源码打包进npm，让我们得以一窥顶级AI编程助手的内部架构 Multi-Agent架构入门 - 双越老师

痛点：重复沟通的低效 用 Claude Code 时，你是不是也经常遇到这些问题： - 每次都要重复说明项目技术栈 - AI 总是记不住你的代码规范 - 同样的命令要输入 N 遍

MCP（Model Context Protocol）是Anthropic开源的一项革命性协议，被誉为AI应用的"USB-C"接口。本文深入解析MCP如何统一AI与外部系统的连接标准，让AI Agen

Skill 的本质：给 AI 装「行为准则」 今天读的《Skill学习指南》让我对 Skill 有了全新认知。 Skill ≠ Prompt ≠ MCP 用一句话讲清楚三者的区别： System

摘要：本文深入剖析 AI Agent 的核心架构模式，从 ReAct、Plan-and-Solve 到 Multi-Agent 协作，结合真实业务场景分享企业级智能体系统的设计原则、技术选型与落地

随着大模型调用量持续攀升，AI Agent正从概念走向规模化落地。本文深入解析智能体架构演进、多Agent协作模式，以及开发者如何构建具备自主决策能力的业务系统。涵盖ReAct模式、记忆机制、幻觉抑制

从ChatGPT到Agent：大模型智能体架构的深度解析与实战 当大模型从"聊天工具"进化为"行动主体"，我们该如何设计可靠的Agent系统？