李宏毅AI Agent核心技术精讲(非常详细),Context Engineering从入门到精通,收藏这一篇就够了!

OpenViking上下文数据库Golang集成实践 技术创新文件系统范式:将AI Agent的上下文管理从扁平向量存储提升为结构化文件系统分层检索策略:L0/L1/L2三层加载机制,减少62.1%的Token消耗记忆自迭代:会话提交触发Agent经验沉淀,实现越用越智能工程实践完整Golang实现:提供生产级可用的OpenViking客户端库企业级集成方案:涵盖文档摄入、检索、会话管理等全流程性能优化成果:检索准确率提升24.1%,响应时间减少53.3%可观测性提升可视化检索轨迹:实现检索过程的白盒化,调试效率提升77.1%全面监控指标。 阅读详情

这一讲主要想说明:AI Agent 的关键不只是模型更强,而是如何通过 Context Engineering 把合适的信息、工具和记忆,在合适的时机组织给模型。因为大模型本身有上下文长度限制,所以真正决定 Agent 能否稳定完成复杂任务的,是上下文压缩、长期记忆、按需调用工具、sub-agent 分工协作等机制;在此基础上,课件进一步讨论了多个 Agent 之间可以形成不同协作结构,甚至出现合作、竞争和社会化互动,并把这种能力延伸到学术研究等真实工作场景中。整体来看,这一讲的核心结论是:AI Agent 时代,比拼的不只是模型本身,而是上下文管理、任务组织和人类设定目标与边界的能力。

学AI大模型的正确顺序,千万不要搞错了

🤔2026年AI风口已来!各行各业的AI渗透肉眼可见,超多公司要么转型做AI相关产品,要么高薪挖AI技术人才,机遇直接摆在眼前!

有往AI方向发展,或者本身有后端编程基础的朋友,直接冲AI大模型应用开发转岗超合适!

就算暂时不打算转岗,了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念,能上手做简单项目,也绝对是求职加分王🔋

在这里插入图片描述

📝给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料,手把手帮你快速入门!👇👇

学习路线:

✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型(GPT、文心一言等)特点解析
✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑
✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架(LangChain等)实操
✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用
✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代
✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经

以上6大模块,看似清晰好上手,实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透!

我把大模型的学习全流程已经整理📚好了!抓住AI时代风口,轻松解锁职业新可能,希望大家都能把握机遇,实现薪资/职业跃迁~

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云,朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

在这里插入图片描述

2025 AI大模型实战学习路线:从Prompt到RAG与Agent的就业指南 在人工智能领域,大语言模型(LLM)已成为推动技术革新的核心引擎。其原理基于Transformer架构,通过海量数据预训练获得强大的语言理解和生成能力。这项技术的核心价值在于,它能够将通用知识转化为解决特定领域问题的智能工具,极大地提升了信息处理、内容创作和复杂任务自动化的效率。当前,大模型的应用场景正从简单的对话交互,迅速扩展到需要专业知识、多步推理和外部工具调用的复杂业务中,例如金融分析、智能客服和知识管理。为了高效构建此类应用,检索增强生成(RAG)和智能体(Agent)技术应运而生。RAG通过结合外 阅读详情

相关推荐

用AI学习graphify

Graphify是一个AI驱动的知识图谱构建工具,能够将代码、文档、论文、图像和视频等多模态数据转换为结构化知识图谱。其核心技术特点包括: 多模态处理能力: 支持25+编程语言的AST解析 处理PDF、Markdown等文档 集成Whisper进行音视频转录 高效知识提取: 采用确定性AST解析与LLM语义提取结合 相比直接读取源文件,查询token消耗最多减少71.5倍 增量更新机制仅处理变更文件 智能分析功能: 自动识别高中心性的"上帝节点" 发现跨领域的"意外连接&quo

我的专栏 750

基于RAG的企业智能客服项目,已拿70万offer!

基于 RAG 构建一套企业智能客服系统📖。

m0_59164520的博客 1445

到底什么是Harness工程?一篇文章从入门到企业落地全解析

随着OpenClaw爆火,Harness Engineering(驾驭工程)成为AI编程时代的热门概念,很多小白对其感到陌生。本文用通俗类比和真实案例,避开复杂术语,从基础定义入手,讲清Harness Engineering的核心逻辑——人类工程师设计“约束系统”(马具),让AI模型(烈马)安全高效地完成代码工作,同时拆解其核心组件、企业落地场景和实战成果,帮小白快速入门,读懂这项能解放人力、提升效率的新技术,轻松掌握它的核心价值和落地思路。

program哲学 3270

从Vibe Coding到可控生产力:Harness Engineering的实践启示

摘要:OpenAI提出的Harness Engineering(工程化治理)理念为AI Agent时代的软件工程提供了关键方法论,旨在解决代码高产出下的质量闭环、上下文管理等核心矛盾。其三大目标包括重构工程师角色、将AI纳入可控体系、实现低成本纠错,通过六大举措(如角色重构、机械化约束、反熵机制等)重构工程流程。该理念与vibe coding高度互补,既保留灵感驱动的敏捷性,又通过工程化体系保障稳定性,最终推动工程师从"代码生产者"升级为"工程体系设计者"。

小程故事多的博客 4400

多视图学习 (Multi-View Learning)

多视角/多视图学习(Multi-view learning)是陶大成提出的一个研究方向。我们都知道,在机器学习中样本可以用不同的特征(如图片可以用LBP、SIFT等特征)来表示,或者从不同的角度进行观察(如从前后左右观察一个对象),甚至是采用不同的传感器来观测(如RGB摄像头,Depth摄像头),这些不同的观测手段、角度或特征在多视角学习中称为“视角”。多视角学习通过对不同的视角进行统一分析和研究,希望能够得到更好的分类或聚类等等的效果。

CarpeDiem 3万+

银河麒麟V10 SP1忘记密码?3分钟搞定单用户模式密码重置(附详细截图)

本文详细介绍了银河麒麟V10 SP1操作系统忘记登录密码后的应急恢复方法。核心是通过GRUB引导菜单进入单用户模式,无需密码即可获得root权限,从而快速重置用户密码。文章提供了从捕捉GRUB界面、编辑启动参数到执行密码修改命令的完整步骤图解与常见问题解决方案,帮助用户在几分钟内恢复系统访问。

w3x4y的博客 916

李宏毅AI Agent核心技术精讲:Context Engineering从入门到精通,收藏这一篇就够了(TaoToken实践版)

用TaoToken统一通道跑通AI Agent的Context Engineering:从环境变量三件套、messages分层注入到截断预算与多轮状态管理,附401、choices解析等报错对照。官网 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end

weixin_34471637的博客 9

SPMI总线协议(一)

系统电源管理接口( System Power Management Interface简称SPMI)是一种双线串行接口,用于连接片上系统(SoC)处理器系统的集成电源控制器(PC)与一个或多个电源管理集成电路(PMIC)电压调节系统。SPMI 使系统能够使用单个 SPMI 总线动态调整 SoC 内部电压域的电源和衬底偏置电压。移动设备和其他便携式设计正日益采用系SPMI)协议,实现多主多从系统,根据实时系统需求监测和动态控制供电电压。设计人员可以在系统级实现更低的功率。

qflook的博客 887

李宏毅老师讲解AI Agent的核心技术:Context Engineering

整体来看,这一讲的核心结论是:AI Agent 时代,比拼的不只是模型本身,而是上下文管理、任务组织和人类设定目标与边界的能力。

2401_82469710的博客 289

XILINX RFSoC全面解析(五)—— Zynq UItrascale+ RF Data Converter IP核详解

这期我们来看看RFSoC独有的IP核——Zynq UItrascale+ RF Data Converter如何使用。 我使用的VIVADO版本是2018.3,这个是最低版本,要开发RFSoC,VIVADO版本必须不低于2018.3。 另外电脑配置也需要很高,64位,8核@3.4GHz CPU,16GB内存,固态硬盘基本就是低配,跑起来很勉强。建议有条件的朋友使用工作站或者服务器。 首先在VIVADO中新建一个工程,因为我使用的是xilinx官方的开发板,所以可以直接设定选board就行。 在I

1万+

李宏毅AI Agent核心技术精讲:Context Engineering从入门到精通,TaoToken统一Key配置实战

用 TaoToken 统一 Key 打通 Cline 与 CC Switch,一次配好 settings.json 和 config.toml,即可动手验证 Context Engineering。本文给出可复制配置骨架与 curl 连通性测试,并排查 401、404 等常见报错,让 AI Agent 的上下文组织策略真正跑起来。官网:https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end

weixin_32480007的博客 7

[网络安全自学篇] 七十三.WannaCry勒索病毒复现及分析(四)蠕虫传播机制全网源码详细解读

这是作者网络安全自学教程系列,主要是关于安全工具和实践操作的在线笔记,特分享出来与博友们学习,希望您喜欢,一起进步。前文分享了逆向分析OllyDbg动态调试工具的基本用法,包括界面介绍、常用快捷键和TraceMe案例分析。这篇文章将继续详细讲解WannaCry蠕虫的传播机制,带领大家详细阅读源代码,分享WannaCry勒索病毒是如何传播感染的。作者分析该病毒一个月,一方面觉得自己技术菜,另一方面深知系统安全需要坚持,继续加油。希望文章对您有所帮助~

杨秀璋的专栏 1万+

李宏毅老师讲透 AI Agent 核心技术:Context Engineering 的工程化落地与 TaoToken 统一接入

用JSON槽位模板+检索阈值+两级压缩+sub-agent隔离四模块落地Context Engineering,附curl与Python对照验证及401、local proxy failed等报错排查。通过TaoToken统一Key与API通道,官网 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end 抹平多模型配置,专注上下文调优。

weixin_42602726的博客 9

RHCA II之路---EX442-10

这题比较耗时,可以多开2个窗口让他跑起来后先做后面的题目。

Q先生 585

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

AI Agent & Harness Engineering 笔记

本文摘要了三篇李宏毅老师的关于AI Agent技术的视频内容:1) 第一篇讲解Context Engineering核心技术,包括信息压缩、记忆管理和子代理应用,通过摘要、存储和过滤控制模型输入;2) 第二篇探讨多智能体协作模式,分析不同组织结构对任务质量的影响;3) 第三篇强调Harness Engineering的重要性,指出合理引导能显著提升模型表现,介绍了认知框架设计、多轮对话控制等方法。三篇内容共同展现了AI Agent系统的核心设计思路和优化方向。

皮卡丘在充电 282

RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具

DOS版、EFI版的RU工具,可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。

李宏毅OpenClaw技术全面解析:System Promp → Context Compression压缩策略

李宏毅教授以 OpenClaw 为解剖对象,系统呈现了 AI Agent 的完整运作链路:LLM 的文字接龙本质决定了所有交互以 Token 序列为载体;System Prompt 中的 Markdown 文件集合构建了 Agent 的身份认知;Tool Call 机制将 LLM 的文字输出能力转化为对本地计算机的实际操控;Sub-agent + Context Engineering 通过层级外包解决单一 Context Window 的容量局限;SKILL 的按需读取实现了能力的轻量化动态扩展;

python123456_的博客 387

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

华为的C语言编程规范.pdf

华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。

李宏毅老师深度解剖小龙虾:以 OpenClaw 为例介绍 AI Agent 的运作原理

简单说,AI Agent 的本质就是把大模型从“会聊天”升级成“会干活”,而真正的关键在于 Context Engineering。

DEVELOPERAA的博客 425

李宏毅2026 Context Engineering:让AI学会“遗忘”与“聚焦”的核心技术

大语言模型的上下文管理是提升AI效率的关键技术。由于模型输入长度有限,处理复杂任务时需通过上下文压缩防止信息爆炸。主流方法包括摘要式压缩(保留核心信息但成本高)和掩码式压缩(低成本但丢失细节),最优策略是两者结合。此外,引入记忆系统将信息分为工作记忆和长期记忆,可解决轨迹延长问题。研究发现模型存在"记忆癖",需通过强化学习训练其主动压缩能力。更高级的方法包括子代理机制、智能信息过滤和动态工具加载。未来方向是让AI自主管理上下文,通过反思-规划-执行循环优化信息处理。

Kstheme的博客 281

李宏毅老师深度解剖小龙虾:以 OpenClaw 为例介绍 AI Agent 的运作原理与 TaoToken 统一 Key 接入

用 OpenClaw 跑 Agent 任务前,先用一条 curl 验证 TaoToken 统一 Key 通道是否连通,再按 provider 三件套配置 Base URL、Key 与 Model ID。本文以小龙虾类比拆解 AI Agent 运作原理,讲清 Context Engineering 与工具调用链路,并逐条对照 401、reading choices 等常见报错。官网:https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end

weixin_42128315的博客 165

草履虫也能看懂的生成式人工智能导论(2)

在第一讲中,我们已经知道了语言模型的核心能力:给它一段输入,它会预测下一个 token。也就是说,语言模型本质上是在做“接龙”。那问题来了:如果语言模型回答得不好,我们应该怎么办?很多人第一反应可能是:那就训练它啊那就微调它啊那就改模型参数啊但是对于目前那几个参数巨大的大预言模型来讲,你去训练和微调的成本都是巨大的于是随之而来我们便想曲线救国,有没有一种方法可以不改变模型参数的同时提高大模型回答问题的质量呢有的,兄弟,当然是有的。

Face_FeaR的博客 801

台大李宏毅OpenClaw原理课来了!

现在因为指令是“做一支自我介绍的影片”,语言模型看到这个指令加上一连串的 Prompt,Prompt 里面发现有一个 Skill 可用,它可能就会直接去执行一个工具,这个工具就是去读取那个 Skill。对它来说,它实际上做的事情是它会去网路上搜寻“李宏毅几班”,然后它真的会找到我的年纪,然后觉得“几班”就是年纪的意思,然后把我的年纪贴到 answer.txt 里面。就像在大公司里面,老闆下一个命令,有一个大专案,一层一层地递下来,最后都只有一个苦命工程师、苦命工读生在做事,中间的人都只是传话的而已。

Datawhale 762

李宏毅老师深度解剖小龙虾:以 OpenClaw 为例介绍 AI Agent 的运作原理与 TaoToken 配置骨架

以 OpenClaw 为例拆解 AI Agent 运作原理:工具调用、记忆存储与上下文管理如何让大模型持续干活。文中给出可复制的 settings.json 与 config.toml 配置骨架,通过 TaoToken 统一 API 通道接入,Base URL 填 https://taotoken.net/api,并附 401、proxy failed 等常见报错排查步骤。官网:https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end

weixin_42348783的博客 6

李宏毅-Generative AI-第二课

举个例子,让LLM翻译一个ta不知晓的语言 & 网络上也搜索不到,但是此时我们在context窗口中放置这个语言的词典和文章,LLM就可以有一个很好的翻译输出,甚至非常逼近一个学会这门语言的人的翻译能力。所以,llm是可以在context中进行learnning的,但不是train,分清概念,这是暂时的。当然我们要知晓,我们是可以通过在context窗口中放置更多有效信息,来让LLM输出更好。两个概念比较相似,可理解为换种说法。

2302_80742310的博客 295

以 OpenClaw 为例介绍 AI Agent 的运作原理

不知道你有没有看过一部电影,叫做《50 First Dates》,故事讲的是一对情侣小美和小帅,小美得了严重的失忆症,每天起来都会忘记之前发生的所有事情,然后小帅每天都是重新追求一次小美,终于到第 50 天的时候,小帅在一天内成功追到了小美并结婚了。不过,在你下载这些 SKILL 的时候,一定要注意安全问题,排除那些恶意的 SKILL。然后龙虾将这句话发给语言模型,有的语言模型比较弱,它可能并不会发送指令给龙虾,让它编辑 MEMOERY.md 文档,而是简单回复“没问题,一定牢牢记住”。

m0_50180963的博客 210
上一篇: RAG开发从入门到精通:手把手教你从0到1搭建应用(非常详细),小白也能看懂,收藏这一篇就够了!
下一篇: 多Agent辩论+知识图谱推理全攻略(非常详细),AAAI 2026论文从入门到精通,收藏这一篇就够了!
Python_金钱豹
博客等级 码龄5年 1万+粉丝 2835原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值