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RSS订阅原创 拆解Claude后，2025年，我在企业落地Agent时的转变和踩过的一些坑
本文总结了2025年关于Agent系统的核心认知与实践经验。核心观点包括：Agent是能自主决策多轮调用工具的智能体，其核心在于模型能力与上下文工程；落地应用应从Chat模型转向专用Agent模型，采用原生SDK而非框架；关键实践包括精心设计上下文工程、构建标准化Skill库、采用主子Agent结构，以及通过代码实现规则而非依赖提示词约束。文章还梳理了15个落地常见问题，强调Agent本质是代理人工作，需从传统工作流思维转变为提供原子性工具让Agent自主决策，同时建立可验证的闭环生产环境。技术之外，组织流
2025-12-29 14:37:56
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原创 我是如何用Claude Code打造通用AI Agent的
Claude Code的上下文环境从形式上有提示词+工具反馈+知识库，获取上下文有两种方式自主探索完成任务所需的关键信息+事件驱动注入提示词。前文我们给出了Agent的定义是自主决策多轮地调用工具完成任务。在这种定义下，工具和Agent是一种相对概念，在工具和Agent之间必须划分一条清晰的界限。Claude Code通过Task as Tool机制激进地把所有能交付任务的Agent也作为工具存在。相信不少做过业务的朋友都有这样的体会，聊得全是Agent，落地全是workflow，这个问题的本质。
2025-09-25 19:15:00
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原创 Claude Code是如何做上下文工程的？
从提示词工程到上下文工程，一个新的名词的出现往往是思维范式上的转变，一个工程的出现往往是为了解决某些问题产生的一种方法论。最近的很多实践里都发现**Agent能不能有满意的交付的关键就在于能不能理解上下文，这考验模型的能力，以及Agent系统提供准确充足上下文的能力**。不可否认，Claude Code的强大源于Claude系列模型的强大，但有力的上下文支持也是Claude Code成功的关键。接下来让我们以Claude Code逆向工程仓库为基础一点一点探索Claude Code是如何做上下文工程的
2025-07-24 19:04:31
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原创 Claude Code 逆向工程分析，探索最新Agent设计
github上最近出现了一个**Claude Code逆向工程研究仓库**。虽然Claude Code没有开源代码，但是由于其是基于Node.JS开发就为后续进行逆向提供了可能。作者通过**LLM+一套SOP**逆向重建了整个Claude Code框架。虽然这种方式避免不了幻觉。但对于我们来探索Claude Code的设计，未来用在咱们自己项目设计上是绰绰有余的，好了回到正题,咱们按照这个项目提供的SOP一个一个问题的来拆解Claude Code的设计中我最关心的几个点。
2025-07-20 23:08:44
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原创 像个领导一样指挥AI编程干活，最后附上好用的cursor-rule
- 使用Cursor编程大半年，最近的一个项目上，我已经几乎不再写基层代码，而是围绕着需求文档，架构设计文档，规范文档，技术选型文档与AI展开讨论与修改。- 在向公司同事逐步推广AI编程，一个是过于依赖AI的输出，而忽视模型的能力边界问题。另一种是已经形成了自己的工作流，不敢轻易让模型接手代码的修改，远远没有探索到AI的潜力。- 长远来看，AI编程会成为趋势，但简单的输入几行需求，还为时尚早。- 软件工程师短期内不会消失，一个软件的方向，意图，结构设计这些开放的标准还是需要工程方法作为基础。
2025-07-07 18:01:07
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原创 [企业级智能体架构2]分布式agent智能体集群框架全链路七大控制域28个模块
智能架构设计的核心思想，其核心思想应该包括：以Agent为中心的分层解耦，Agent是系统的核心单元，代表主动智能体，核心流程上以agent为核心，同时围绕核心打造，任务分发，核心推理，上下文记忆，工具调用四大基础模块，具备感知、推理、决策、执行、反馈等全生命周期能力。意图-推理-行为-回调闭环：架构演进上，咱们先从用户意图识别、推理决策、工具执行到结果回调，形成一个agent的完整业务闭环，支持智能体自我进化和持续学习，一个能闭环的agent胜过不能闭环的多agent系统。
2025-07-05 21:16:53
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原创 [企业级智能体架构系列1]从A2A到BIR、ACP到MCP：构建可信可溯源的Agent智能体通信核心
协议包结构的一致性设计A2A协议包 → BIR协议包 → ACP协议包 → MCP协议包↓ ↓ ↓ ↓↓ ↓ ↓ ↓↓ ↓ ↓ ↓标准化接口 结构化意图 安全封装 统一调用协同解决机制追踪标识贯穿全链路task.idtrace_idid确保从任务创建到工具调用的完整追踪链路上下文信息维护会话状态task.inputcontext_id防止状态漂移，支持会话恢复和审计权限控制层层递进A2A：OAuth 2.0认证 → ACP：JWT + 细粒度权限 → MCP：工具级权限。
2025-07-02 19:17:55
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原创 [MCP系列3]做一个会调用MCP工具的智能体--完善架构长文详解版
在之前的文章中，我们已经讲解了大模型是如何使用mcp工具，以及实现了一个mcp工具由cursor来调用，今天咱们来做一个可以调用MCP工具的智能体（Agent）框架，文章的最后会附上完整代码，和调用案例日志，这次我们要实现的目标如下：1.2 配置大模型和角色编辑 ，配置你的API Key、模型、角色等参数。llm_config.yaml 配置文件详解：参数说明：基础配置参数：网络参数：模型控制参数：模板配置：角色配置：在开始之前咱们再来回顾一下ReAct框架，后续我们也将围绕这个框架搭建智能体。ReA
2025-06-18 21:28:28
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原创 Oracle 与 openGauss 语法对比速查手册
最近在做信创，从oracle往GaussDB版本迁移，所以特意整理这份文档以供速查。本文档系统梳理了 Oracle 与 openGauss（GaussDB）在数据库开发和迁移过程中常见的语法、特性和性能差异。内容涵盖触发器、存储过程、函数、数据类型、分页排序、索引、dblink、绑定变量、系统函数等各类场景，配有详细对照表和案例，适合信创环境下的数据库迁移、兼容性开发和日常查阅。
2025-06-11 13:23:46
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原创 如何优雅地写提示词？：实习生提示词工程快速上手指南（2小时学废版）
本教程系统介绍了大语言模型（LLM）提示词工程的核心知识，涵盖输出参数配置、提示词类型、少样本学习、思维链（CoT）、回退提示与自我一致性、REACT框架、自动提示工程、思维树（ToT）等内容。教程以通俗易懂的语言，结合大量实际案例和模板，帮助初学者和非技术用户快速掌握提示词设计与优化技巧。通过本教程，读者不仅能理解大模型如何"思考"和"行动"，还能学会用分步推理、多分支探索等方法解决复杂任务，为AI应用开发和智能体设计打下坚实基础。
2025-06-05 11:04:36
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原创 [MCP系列2]一个小时写一个MCP工具，让大模型访问本地Oracle数据库(C#完整代码可运行版)
本文介绍了如何使用C#实现基于MCP协议的Oracle数据库查询工具，包含完整的环境配置指南和代码实现。文章分为MCPClient客户端和MCPServer服务端两部分，详细讲解了JSON-RPC通信格式、项目架构及核心流程。关键内容包括：通过NuGet安装依赖包、标准请求/响应数据结构定义、客户端与服务端的通信机制（初始化、工具列表查询、工具调用等），并提供了可直接运行的代码示例。该方案解决了C#环境下MCP工具开发资料稀缺的问题，可用于快速构建大模型数据查询工具链。
2025-05-25 20:48:05
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原创 给老婆解答大模型是如何回答问题的？——从连接主义到DeepSeek架构（2万六千字版）
- 人工神经网络和深度学习的基本思想，为什么AI能像人一样思考。 - Transformer模型的结构和优势，为什么它能成为大模型的核心。 - 大模型的工厂式架构，每一层的分工和协作。 - 参数量越大，模型越聪明，但也更"费电"，需要创新架构提升效率。 - DeepSeek-V3的MoE专家混合架构、超长上下文和中文能力的创新。 - 高质量大模型的训练流程，包括基础训练、微调、偏好对齐、强化学习、蒸馏等关键步骤。 - 大模型的思维链
2025-05-18 12:05:15
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原创 [MCP系列1]大模型是如何使用MCP工具的？-从MCP协议核心架构到传输协议（一万七千字通俗详解版）
这篇文章大概梳理了MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）的核心架构、运行流程、生命周期、通信机制、能力协商、工具调用方式以及安全与扩展机制。
2025-05-15 21:02:43
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原创 数据库查询优化（1）----深入聊聊为什么你的单表查询sql也这么慢？
在进入这个正题之前，我们必须明确一个概念，只有大表才会有性能问题。然而日常工作中我们难免有一些对大表的查询，对单表查询慢的也是一个常见问题。有哪些因素对此造成影响呢？我们又该如何进行对此进行优化呢？
2024-01-20 23:12:02
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原创 提高Oracle数据库查询速度的小建议
处理百万级以上的数据提高查询速度的方法： 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。。。
2022-10-19 09:43:13
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OPENGL环境配置
2016-01-18
空空如也
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