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智能体技能（Agent Skills）是由指令、脚本与资源构成的结构化文件夹，智能体可动态发现并加载这些内容，从而在特定任务中表现更优。智能体技能提供了一种开发专业智能体的全新方式。

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）,本文帮助智能体初级开发者快速建立对MCP的理解，深化智能体开发之路。

推理大模型与通用大模型的核心区别体现在核心能力、训练方式、应用场景三个维度：通用大模型侧重多任务泛化，推理大模型侧重逻辑推理能力。

智能体化系统(Agentic System)将成为AI系统的新一代范式。 然而开发生产级可靠的智能体化系统并不容易。 上下文工程是解决智能体化系统性能问题的关键。 运行追踪和系统评估是必要的举措。

本文是学习Anthropic文章《Effective context engineering for AI agents》的理解笔记。

刚刚，OpenAI 宣布推出「轻量级」版本的 Deep Research，免费用户也可以使用！ 轻量级版本由 OpenAI 的 o4-mini 模型提供支持，而之前的 Deep Research 使用

不知道你在AI编程的过程中有没有这样的痛点？开发质量不理想、研发进度无法把控... 这正是工程化要解决的问题

最近OpenAI一连搞了十几天的新品直播，虽然热度不是特别高，但是也确实爆出了一些比较有意思的东西，比如GPT o3，据说编程能力已经超过 99.9%的程序员，我等码农是不是要哭晕在厕所了？

这篇文章，我们聊聊 四种实时通信技术：短轮询、长轮询、WebSocket 和 SSE 。 1 短轮询 浏览器 定时（如每秒）向服务器发送 HTTP 请求，服务器立即返回当前数据（无论是否有更新）。 优