风雨中的小七

🚀 核心挑战：如何为复杂数据分析任务构建可扩展的代码沙箱工具？本文将以E2B沙箱为例，通过对比Low-Level与FastMCP两种MCP-Server实现方案，深入剖析： Resource/Tool

作为结构化推理的坚定支持者，我一度对MCP感到困惑：Agent和工具调用的概念早已普及，为何还需要MCP这样的额外设计呢？本文就来深入探讨MCP，看看它究竟解决了什么问题。

承接上篇对Context Engineering的探讨，本文将聚焦多智能体框架中的上下文管理实践。我们将深入剖析两个代表性框架：字节跳动开源的基于预定义角色与Supervisor-Worker模式的

无论智能体是1个还是多个，是编排驱动还是自主决策，是静态预定义还是动态生成，Context上下文的管理机制始终是设计的核心命脉。它决定了：每个节点使用哪些信息？分别更新或修改哪些信息？多步骤间如何传递

在大模型驱动的时代，向量模型、索引抽取模型、文本切分模型（chunking）的迭代速度令人目不暇接，几乎每几个月就要升级一次。随之而来的，是Elasticsearch索引结构的频繁变更需求。然而，ES

上期我们探讨了模型方案实现长记忆存储，本期将聚焦工程实现层面。 * What：记忆内容（手动管理 vs 自动识别） * How：记忆处理（压缩/抽取 vs 直接存储） * Where：存

Context Cache的使用几乎已经是行业共识，目标是优化大模型首Token的推理延时，在多轮对话，超长System Prompt，超长结构化JSON和Few-shot等应用场景，是不可或缺的

本章主要覆盖以下ES相关内容 * 多Query向量查询的各种方案：Script，Knn(mesearch) * KNN查询IOUtil过高问题排查 * 如何使用Filter查询更高效

上一章畅想里面我们重点提及了大模型的记忆模块，包括模型能否持续更新记忆模块，模型能否把持续对记忆模块进行压缩更新在有限的参数中存储更高密度的知识信息，从而解决有限context和无限知识之间的矛盾。