有梦想的牛牛

OpenClaw 架构拆解：为什么它不像一个 Agent Demo，而像一套个人 AI 助手系统？ 一、为什么现在很多 Agent，看起来很聪明，却不像“真正的助手”？ 这...

别再觉得 Java 做不了 AI：从 Spring AI、LangChain4j 到 Agent 的完整路线 很多人一提到 AI，第一反应就是 Python。 这并不奇怪。...

别再只会 Tool Calling：Agent 编排才是 AI Agent 落地的真正核心 引子：为什么很多 Agent Demo 看起来很强，一上线就开始失控？ 这两年，...

从 CLI 到 Agent：Claude Code 的工程架构拆解 一、先说结论：Claude Code 不是“会写代码的聊天机器人” 如果只从表面体验来看，Claude ...

从 MCP 到 A2A：2026 年 AI Agent 为什么进入“协议时代”？ 摘要 过去两年，AI Agent 的讨论热点经历了一次非常明显的迁移。 早期大家关注的是 ...

RAG 数据工程实战：从脏文档清洗到高质量 Chunk 切分的完整方法论 一、为什么我要把 RAG 看成“信息流水线”，而不是一个 Prompt 技巧 如果你把 RAG 理...

别再只会 Prompt 了：2026 年 AI Agent 真正的工程核心是 Context Engineering 一、为什么 Prompt Engineering 正在...

别再只会 Prompt：MCP + RAG + Agent，才是大模型真正落地的完整形态 一、为什么很多“大模型应用”一落地就变得很蠢？ 很多人第一次做 AI 应用时，思路...

本文系统梳理了 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）的核心原理与工程落地路径，围绕“为什么需要 RAG、RAG 的标准工作流...