FreeCode

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。

尽管对话式智能体在交互式场景中表现突出，但难以满足企业级工业化需求。为了满足流式场景中智能体应用需求，事件驱动型智能体概念应运而生。Apache Flink Agents发布首个预览版本。

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。

2025年10月7日，Python软件基金会宣布Python 3.14.0 正式发布。深度解析核心新特性。

2025年技术趋势报告揭示了人工智能、云计算、安全软件开发、数据工程等领域的重大发展方向。AI仍是技术领域的核心，未来AI发展将聚焦于构建能够规划和执行复杂任务的智能代理（agents）。

从本地文件系统导入数据到StarRocks： 同步导入使用Stream Load， 异步导入使用Broker Load。