深度学习机器

在笔者看来，A2UI的意义不只是多了一种UI方案，而是在于它补齐了Agent从思考到执行的最后一环。对于Agent的开发者来说，可能不再需要去写各种业务相关的界面，而是可以专注于设计Agent能力边界

当我们谈论 AI Agent 时，大多数开发者想到的是一个简单的工具调用循环：LLM 生成工具调用，执行工具，将结果返回给 LLM，继续下一轮。

在基于大语言模型的RAG系统里，文本分块是非常关键的一步。分块做得好，后续的向量检索、结果召回和生成质量都会更稳更准。

在过去两年中，RAG已经成为几乎所有AI应用的标配。无论是智能客服、企业知识库、财务分析还是法律文件问答，它们都遵循相同的逻辑流程：文档分割、向量化、向量相似度匹配、大模型生成答案。

Claude Skills为模型提供了一种全新的插件式增强能力：通过封装说明、示例和代码，让 Claude 具备特定领域的专业知识，并在需要时动态加载。

OpenAI Agents SDK代表速度与协作 Claude Agent SDK追求稳定与深度 LangGraph强在灵活与控制 MCP则是连接一切的桥梁

上下文工程需要不断地迭代调试和总结经验，简单的方法论无法覆盖其设计的方方面面。本文仅对上下文工程的开发和设计模式进行了阐述，并列举出了一些常见的Agent开发工具，希望对于开发Agent的读者有些启发

vLLM对于部署过大模型的人来说应该都不算陌生, 它能极大提升LLM的服务吞吐量，显著降低推理成本。vLLM成功的核心秘诀在于一项名为 PagedAttention 的技术及其配套的调度策略。

国内已经有不少专门针对OCR任务进行训练的开源VLM了。成绩打榜是一方面，实际用起来效果如何、好不好用可能又是另一方面。因此，本文将对比几款最近比较流行的VLM模型