<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[afjkdajs的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; afjkdajs]]></copyright><item><title><![CDATA[100行Python代码，搭一个能干活的AI Agent]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/170293892</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/170293892</guid><author>afjkdajs</author><pubDate>Sun, 08 Nov 2026 19:55:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[同样调用大模型 API，为什么别人能做出可自主调用工具的 Agent，而你只能一问一答？本文基于 ReAct 思想，用 100 行 Python 从零手写最小 Agent，不依赖 LangChain、AutoGen 等框架。代码拆解四大核心模块：LLM 大脑、工具函数、消息记忆、Think-Act-Observe 执行循环，使用 DeepSeek API 演示工具调用流程。适合新手吃透 Agent 底层原理：先手写理解闭环，再上手框架，避开只会调库不懂排查的坑。附带完整可直接运行源码。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[为什么大模型不能直接干活，需要一层“壳”]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/170293854</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/170293854</guid><author>afjkdajs</author><pubDate>Sun, 08 Nov 2026 19:51:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[大模型本身只是文本生成器，只能动口不能动手。本文拆解核心公式：Agent = LLM + 上下文 + 工具，引入 Harness 驾驭工程概念，结合机票查询案例演示 Agent 执行循环，区分普通套壳聊天程序和真正可自主执行任务的 Agent，澄清两大常见误区。模型能力不等于落地能力，Agent 的价值不在于提升模型智商，而是给大模型配上双手、记忆与执行流程；未来 Agent 落地的核心壁垒，在于工程组装的稳定性，而非单纯比拼模型本身。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Agent 的运行范式：ReAct（Reasoning+Acting）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/170293794</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/170293794</guid><author>afjkdajs</author><pubDate>Sun, 08 Nov 2026 19:48:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[聊天机器人一问一答，Agent 接收目标后自主循环执行任务，二者核心差别就是 Think-Act-Observe-Repeat 运行循环。本文拆解 Agent 四步循环机制、三大停止条件，结合订票、汇总销售数据实战案例对比普通对话模型，解释循环如何让大模型对接真实工具、根据反馈自我修正、拆解复杂任务。看懂这个循环，就能理解 Agent 不是简单大模型套壳，循环才是 Agent 能落地干活的关键骨架。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[上下文工程：Agent 的“工作台”收拾好没]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/170293739</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/170293739</guid><author>afjkdajs</author><pubDate>Sun, 08 Nov 2026 19:42:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[同样大模型做 Agent，效果天差地别，很多时候问题不在模型本身，而在上下文工程。本文把 LLM 上下文窗口类比成计算机内存 RAM，拆解 Agent 上下文包含的系统指令、工具列表、历史记录等组成要素，讲解上下文工程的四大核心动作：选择、组织、压缩、更新；同时梳理上下文污染、信息过载、约束遗忘等高频踩坑点，给出 Agent 搭建者可落地的实操建议。很多 Agent 幻觉、任务跑偏问题，优化上下文组织就能大幅改善。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[DeepSeek Harness 完整上手指南：安装部署 + 必装插件 + 用一周就回不去的功能]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/170293683</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/170293683</guid><author>afjkdajs</author><pubDate>Sun, 08 Nov 2026 19:37:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[还在觉得网页版 AI 会话一断就失忆、碰不到本地文件、没法自动定时干活？DeepSeek Harness（DSH）桌面工作台完整上手指南来了，不用写一行代码。DSH 区别于网页 AI，可以读写授权本地文件、跨会话长期记忆、支持定时任务自动执行。本文从安装避坑、工作目录概念、必装插件清单、内置技能、高频实用功能到常见 FAQ 一次性讲透，带你把 AI 变成常驻本地助理，搞定 Excel 报表、文档整理、定时资讯汇总、批量文件处理等打工人刚需场景。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[DeepSeek Harness 设计解析：从 Agent Harness 的六个关键决策讲起]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/170199621</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/170199621</guid><author>afjkdajs</author><pubDate>Fri, 06 Nov 2026 20:25:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[长程 Agent 总乱执行、中途失忆、自己骗自己说做完了？详解 Agent Harness 六大设计维度，解读 DeepSeek Harness 工程实现，讲清 Loop、工具、上下文、持久状态、沙箱权限、独立验收如何保障无人值守长任务稳定运行]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Coding Agent 如何跑稳长任务？从上下文管理到运行时状态]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/170199596</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/170199596</guid><author>afjkdajs</author><pubDate>Fri, 06 Nov 2026 20:20:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[长程 Coding Agent 为什么总在无效重复读文件、重复跑测试？详解 Ledger 运行时层：不靠大模型，用确定性账本管理执行状态，Govern 提成功率、Inform 降 Token 成本，解决长任务状态失步痛点。
]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Agent 时代，软件工程基础该学什么？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/170199571</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/170199571</guid><author>afjkdajs</author><pubDate>Fri, 06 Nov 2026 20:18:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[Coding Agent 遍地的时代，开发者还要学软件工程？解读吴恩达 AI 工程技能图谱，详解五大软件工程核心能力，搞懂如何约束、评判 AI 生成代码，在 Agent 时代做好工程决策。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Agent 小知识 ｜ 存得下不等于想得起：Agent 跨会话记忆的工程设计与对账机制]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/170199544</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/170199544</guid><author>afjkdajs</author><pubDate>Fri, 06 Nov 2026 20:15:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[Agent 记忆 ≠ RAG，也不是保存聊天记录！详解跨会话记忆完整链路：怎么筛选信息长期存储、新任务如何精准召回、旧记忆遇到代码变更如何对账失效。讲清情景记忆、语义记忆、程序性记忆工程落地思路。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Agent 支线知识：Personal Agent 如何跨应用完成任务？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/170199485</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/170199485</guid><author>afjkdajs</author><pubDate>Fri, 06 Nov 2026 20:12:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[一句话让 Agent 自动同步会议待办、跨企业微信 / TodoList / 飞书执行任务？跨应用 Agent 不只是调用工具，还要解决流程编排、数据映射、失败恢复、权限风控。详解 API、MCP、Computer Use 三种接入方式与落地坑点。
]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ Agent 小知识｜Agent Registry 是什么]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/170147738</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/170147738</guid><author>afjkdajs</author><pubDate>Thu, 05 Nov 2026 19:54:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[Agent Registry 是什么？多 Agent 场景下的服务发现机制。基于能力卡建立可检索目录，协调方按技能检索候选，再结合输入格式、协议版本筛选合适 Agent，通过 A2A 完成任务委派。同时支持权限隔离、版本更新、Agent 上下线管理，是 A2A 多 Agent 协作体系里的核心组件。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Agent 支线知识：Personal Agent 如何跨应用完成任务？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/170147716</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/170147716</guid><author>afjkdajs</author><pubDate>Thu, 05 Nov 2026 19:52:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[Personal Agent 如何实现跨应用任务自动执行？从工具接入方式（API/MCP/Computer Use）、任务编排、数据映射、状态断点、幂等控制、权限确认、结果核验几个维度讲清楚。解决多应用之间信息同步、步骤依赖、失败恢复、跨系统数据泄露等痛点，看懂多系统协同 Agent 的底层逻辑。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[spec-superflow 2.0：小任务快跑，复杂任务不漂移]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/170147687</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/170147687</guid><author>afjkdajs</author><pubDate>Thu, 05 Nov 2026 19:49:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[spec-superflow 2.0 风险驱动 AI 编程工作流，区分 Direct（轻量小任务）和 Planned（复杂变更）两条路径，用结构化工件约束 AI 任务范围，解决 AI 开发需求漂移、边界失控问题。可组合 Skill 能力菜单，兼容主流编码 Agent，自带审查、验证、分支隔离、规格同步能力，小任务不冗余、复杂变更有确定性。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AI 编码工具默认给 Agent 多大权限？三家差在这三处]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/170147660</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/170147660</guid><author>afjkdajs</author><pubDate>Thu, 05 Nov 2026 19:47:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[编码 Agent 选型避坑：Claude Code / Antigravity / Codex 对比，不卷代码质量，重点讲沙箱、文件读权限、网络出站、额度池、MCP 权限旁路。厘清默认安全策略差异：Claude Code 默认权限最宽、Antigravity 默认最保守、Codex 需自行核验默认值；附带 settings.json 安全基线，给出团队选型判断标准，避免直接放开权限导致密钥泄露、智能体失控。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[用 AI 学新库，掌握度掉到 40%：重做输入、加工、留存]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/170147476</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/170147476</guid><author>afjkdajs</author><pubDate>Thu, 05 Nov 2026 19:44:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[> AI 让获取答案变得廉价，但认知投入、主动检索才是能力形成的核心。结合 Anthropic Trio 异步库实验、间隔检索学习理论，分享 DDD 学习实践：输入 - 加工 - 留存三段流程，配套 questions.md、topics.md、4 套可直接复制的提示词，每周自测检验理解，答错的问题沉淀成写作选题。分清什么时候走深度慢学习、什么时候直接用 AI 提效，避免收藏一大堆资料却依旧讲不清聚合边界。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AI Agent 的安全风险，正在从 Prompt 扩展到运行环境]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/170052294</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/170052294</guid><author>afjkdajs</author><pubDate>Wed, 04 Nov 2026 20:20:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[Cursor 恶意插件投毒事件分析：Coding Agent 的权限确认拦不住恶意扩展！恶意插件绕过 Agent 工具调用流程，后台窃取凭据、植入 SSH 后门。详解 Agent 模型权限与进程系统权限的差异、隐蔽触发机制，梳理面向开发者和团队的插件安全、环境隔离、审计防护思路。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Coding Agent 推理性能优化：Decode、KV Cache 与多 Session 调度]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/170052163</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/170052163</guid><author>afjkdajs</author><pubDate>Wed, 04 Nov 2026 20:09:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[Modal Coding Agent 推理优化实践拆解：在 SGLang 上基于 B200、Kimi K2.6，通过推测解码、KV Cache 量化、分层缓存、会话亲和调度，大幅提升单用户 Decode 性能与副本吞吐，详解 TP 选型、长上下文缓存、多 Session 路由的工程 trade-off，配套业界同类方案对比。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[面了 50 个候选人，90% 都挂在 LeetCode 3 无重复字符的最长子串：滑动窗口的 5 个致命坑]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/170052100</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/170052100</guid><author>afjkdajs</author><pubDate>Wed, 04 Nov 2026 20:03:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[大厂高频算法母题 LeetCode3 滑动窗口深度解析，面试官视角带你理清思路演进、边界陷阱与优化方案，配套可直接默写的三版 Java 代码，附带面试连环追问、复杂度分析、通用滑动窗口模板，吃透这道搞定一整个滑动窗口专题。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[面试官让你把 LLM、RAG、Agent、MCP 串起来讲清楚，90% 的 Java 工程师当场露馅]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/170052047</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/170052047</guid><author>afjkdajs</author><pubDate>Wed, 04 Nov 2026 19:58:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[> 面试串讲 LLM/RAG/Agent/MCP！Java 后端 AI 工程全景，一条电商客服请求跑通全链路，附余弦相似度、混合检索、MCP、ReAct 循环实战代码，踩坑清单 + 面试速答，面向想转 AI 应用开发的 Java 工程师。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[向量检索不准怎么办：混合检索与 Rerank 重排序召回优化实战]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/169951673</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/afjkdajs/article/details/169951673</guid><author>afjkdajs</author><pubDate>Tue, 03 Nov 2026 21:40:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[内部知识库 RAG 频频翻车？报错码、年份、公司黑话向量检索搜不准！一文讲透混合检索：BM25 关键词检索 + 向量检索 + RRF 融合 + Reranker 重排，Milvus 代码上手，告诉你召回和精排的分工，调优顺序先保召回再调排序。]]></description><category></category></item></channel></rss>