共 13 篇文章
智能体MCPRAG提示工程上下文工程大模型
1.2 大语言模型的进化之路：从「会接龙」到「会做事」
从 Transformer 的注意力机制讲起，说明大语言模型如何从「文字接龙」进化为「会做事」：依次补齐提示词（Prompt）、记忆与上下文工程、Embedding 与 RAG、工具调用（Tool Use）、MCP 五项能力，理清 LLM 能力演进路径与各环节解决的问题。
2026-09-1018000
AI记忆与上下文RAG提示工程上下文工程工作流AI智能体
从Prompt到Context
本文面向企业AI应用建设者，系统梳理从静态提示词、动态上下文引擎到自主智能体的三阶段演进，提出上下文引擎等于指令、知识与操作三类上下文之和。文章给出生产级提示词的四步工作流与智能体五层架构，强调企业应用要从玩具走向生产级工具。其核心是上下文工程、检索增强、工具调用与多智能体协作的整合，帮助工程师搭建稳定、可量化、可迭代的AI系统。文章还区分狭义智能体与通用智能体，并指出模型层决定系统能力上限。
2026-09-1814000
大模型LLMOpenAI官方指南成本优化GPT工具调用
GPT-6 Astra · 节省 Token 官方指南
GPT-6 Astra 官方省 Token 指南：低推理力度起步，复杂任务再切中高；长对话用 Compaction 压缩历史；固定内容前置稳定命中 Prompt Cache；工具 defer_loading 按需加载；明确限制输出长度；避免重复跑已通过测试；多轮任务用 previous_response_id 延续状态。最忌为省 token 乱删 System Prompt 破坏缓存前缀。
2026-09-1012000
Agent 框架与工作流多智能体AI编程Skills自动化工作流工具调用
5个Skills，一个人干一个团队的活
本文讲解Agent工程化落地的关键实践，包括智能体的记忆、状态管理与多步任务编排，探讨如何让Agent稳定地执行复杂任务并纳入验证闭环，为构建健壮的AI Agent应用提供方法论与案例支持。
2026-09-0911000
智能体HarnessAgent效率工具工具调用DeepSeek Harness
dsh插件推荐 - 让 DeepSeek Harness 拥有"手"和"眼"：直接操作你正在用的浏览器
文章介绍让DeepSeek Harness（DSh）具备"手"与"眼"的浏览器插件方案，使智能体能直接操作正在使用的浏览器,讲解插件的安装配置与调用方式，扩展Agent的感知与操作能力。
2026-09-0911000