周末程序猿

2025年过的很快，可能是AI发展太快了，每天都在AI各种新技术的冲击中度过，也充满焦虑和无奈的一年，不过还是需要总结一些这一年的目标完成情况和思考吧。

2025年以来，我们正站在人工智能应用演进的一个关键节点上，从预测式AI（分析模式、进行分类）到生成式AI（创造文本、代码、图像），我们如今正迈向第三个阶段：AI Agent。

因为项目的需要，之前研究了一段时间的RAG，于是本文总结 8 种 RAG 架构，对每种架构进行简要介绍，并用 langchain 实现其参考代码。

最近在参加公司的 Agent 比赛，尝试将一个想法用完整的 Vibe Coding 流程来实现，经过一些曲折，最后完成了，比传统Coding的效率的确提升了5倍左右，先介绍项目，最后再写开发总结。

大模型发展这两年，应用型 AI 的焦点一直在 “提示工程”（prompt engineering），但随着更强大的大语言模型（LLM）走向多轮、长时间的自主行动，一个更关键的概念开始走到台前：上下文工

最近 Claude 在 github 上有一个比较火的项目：https://github.com/anthropics/skills，项目是围绕新概念 Skills

什么是 PGO？ Profile-Guided Optimization (PGO) 是一种 “以真实运行数据为依据” 的编译优化方式： 先用插桩或采样收集程序在代表性输入下的执行画像（热点路径、分支

最近 OpenAI 发表了一篇文章《Why Language Models Hallucinate》，解释为什么会出现 "幻觉"，周末我读了一下，总结这篇文章。 什么是"幻觉"？