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原创一文讲懂2026年Agent三件套

这几年里，AI从单纯的能聊天变成了能干活，而Agent、LLM、A2A、MCP、Skills这几个概念，就是支撑这个转变的基础设施。如果说LLM是大脑，那MCP是手，Skills是经验，A2A是语言，Agent就是把这一切整合起来的人。一个人，有手可以操作工具，有经验可以把事情做好，有语言可以和同事协作——这就是 Agentic AI 的完整图景。

2026-07-10 00:26:31 311

原创 vLLM SGLang学习笔记

大模型推理加速真的是做agent很容易被忽视的一部分，但又非常重要。

2026-07-09 22:54:41 375

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了信息检索（Retrieval）和 **文本生成（Generation）**的AI技术框架。它的核心思想是，在生成文本时，不仅依赖于模型本身的参数，还可以从外部知识库中检索相关的信息，以增强生成的内容。2. RAG 的工作过程RAG分为离线和在线两个部分。离线部分是指系统的准备阶段，主要完成知识库的建立与向量化。检索（Retrieval）：从知识库（如文档、数据库、互联网等）中检索出与输入问题最相关的内容。

2026-07-09 00:17:29 138

原创 Claude Code的一些核心用法

在Boss上投了一个岗位，是以claude code为核心工具搭建自动化工具链的，所以今天好好研究一下。

2026-07-08 12:23:10 399

原创浅谈LoRA SFT

这次来谈谈LoRA SFT

2026-07-07 00:12:24 162

原创 mem0学习笔记

如果剥去花哨的外衣，Mem0 本质上是一个面向 LLM 长期记忆的 Harness工程。它自己不生产算力和存储，而是定义了一套“记忆提取 -> 冲突检测 -> 自动更新”的标准化 Workflow，并通过工厂模式提供了极强的可插拔性。这种设计的巧妙之处在于：它把‘如何存向量’这种工程问题交给了专业的数据库，把‘如何理解对话’交给了专业的大模型，而 Mem0 自己只专注于扮演一个**‘总调度师’和‘数据清洗工’**的角色。正是这种 Harness 架构，使得 Mem0 既轻量，又具备了极高的上限。"

2026-07-06 00:10:44 218

原创 Transformer学习笔记

2017 年，Google 在论文《 Attention is All you need 》中提出了 Transformer 模型，其使用 Self-Attention 结构取代了在 NLP 任务中常用的 RNN 网络结构。相比 RNN 网络结构，其最大的优点是可以并行计算和长距离信息捕捉。

2026-07-05 22:20:48 244

原创 error: vcpkg was unable to detect the active compiler‘s information. 用vcpkg安装第三方库找不到编译器问题

error: vcpkg was unable to detect the active compiler's information. vcpkg找不到编译器问题。

2024-11-08 12:37:56 1079 1

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