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带娃的IT创业者

大模型Agent的 Meta-Skill（元技能）在当今人工智能技术飞速发展的浪潮中，大语言模型（LLM）的能力已经从单纯的文本生成进化到了复杂的逻辑推理与任务执行。然而，随着应用场景的日益复杂，单一模型的局限性逐渐暴露，多智能体协作成为了新的技术高地。近期，一个名为 revfactory/harness 的项目在 GitHub 上迅速走红，以超过 5000 Star 的成绩引发了开发社区的广泛讨论。

【系统学AI】23 AI 时代产品运营与获客全景：CRM SaaS 大变局 + 增长新范式（2026 调研报告）本文是「AI 学习计划」系列第 26 篇，模块 05 商业化第 5 篇。定位：从产品运营和获客视角，系统调研 AI 如何改变增长体系，以及全球 CRM SaaS 在 2025-2026 年经历了哪些结构性变化。

前端摸鱼匠

提示词缓存命中率翻倍，面向缓存设计你的工具集很多资深工程师在构建 AI Agent 时，都经历过这样的困惑：明明代码逻辑没变，工具也还是那些工具，但随着会话进行，Token 消耗却像滚雪球一样失控，响应速度也越来越慢。我们习惯性地认为这是模型变“笨”了，或者是上下文太长导致的，于是拼命优化 RAG、压缩历史对话，却往往收效甚微。

从零写一个MCP Server：让Claude Code直接操作你的数据库上周有个朋友问我："你用Claude Code写项目，每次查数据库都要手动粘SQL结果给它吗？"不用。我写了一个MCP Server，Claude Code能直接连我的SQLite数据库，查表结构、跑查询、甚至帮我写迁移脚本。整个过程不到一小时。

zhangshuang-peta

MCP 如何重新定义 Skill：从“能力函数”变成“可治理行为”一、Skill 的传统定义及其局限在深入讨论 MCP 如何重新定义 Skill 之前，我们需要先回顾 Skill 在传统 Agent 架构中的定义及其内在局限。

CV-deeplearning

HeyGen 开源炸裂！HyperFrames：用 HTML 写视频，AI Agent 的下一代渲染框架💡 写 HTML 就能生成视频？HeyGen 开源的 HyperFrames 框架让 AI Agent 也能当视频导演，纯 HTML + GSAP，无需 React，Apache 2.0 完全免费！

Agent ReAct框架介绍（ReAct Agent、ReAct = Reasoning + Acting、ReAct行动框架）问题——思考——工具调用——获得结果——思考——行动——最终结果在构建 AI Agent 的过程中，一个核心问题始终存在：如何让大模型不仅会回答，还会主动使用工具解决问题？

OpenAI Function Calling 全解析：从函数定义到流式调用在现代大模型应用中，仅靠自然语言生成已经无法满足复杂任务需求。OpenAI 的 Function Calling 机制为模型提供了调用外部工具或函数的能力，让 LLM 不仅能“会说话”，还能“动手做事”。本文将带你系统理解 Function Calling 的原理、设计最佳实践以及流式调用，让你能轻松在自己的 Agent 或应用中实现工具调用。

有一个好名字

CrewAI 高级04：输出格式、缓存与工作流编排学习路径: Day 6-8 | 难度: ⭐⭐⭐⭐ | 前置知识: 多 Agent 协作默认情况下，Agent 输出是自由格式的文本。但实际应用中，我们常常需要：

Mininglamp_2718

会中 AI Skill 架构设计解析：3 种人设 × 7 种能力的技术实现当前主流 AI 会议产品的技术路径高度一致：录制 → 转写 → 摘要 → 交付。这条路径成熟、风险低、用户接受度高。但它有一个结构性限制：无论做得多快，反馈都在决策之后到达。

ai-agent框架spring ai/alibaba(四) RAGsaa是java的ai agent框架，本系列将深入剖析 Spring AI Alibaba 的源码实现与核心原理，不仅可以指导agent的开发，更可以改造框架，增加新特性

Vibe Coding实战：从零构建网页3D交互角色Vibe Coding（氛围编程）正在彻底改变前端开发的工作方式。与传统的手敲代码不同，Vibe Coding 强调通过自然语言描述需求、提供参考素材，让 AI 辅助完成从概念到实现的完整闭环。在这个范式下，开发者更像是产品经理 + 设计师，专注于创意和体验，而非语法细节。个人主页：艺杯羹

有一个好名字

CrewAI 实战03：多 Agent 协作与层级管理学习路径: Day 4-5 | 难度: ⭐⭐⭐ | 前置知识: 自定义工具CrewAI 提供两种团队工作模式：

LLM Agent 最小实现：Tool Calling + Runtime Loop 的底层原理在学习大模型应用开发的过程中，我们通常从 Chatbot 开始：输入问题，调用 LLM，得到回答。但很快会发现，Chatbot 只能“回答问题”，却无法“执行任务”，例如计算、查文件或调用外部 API。为了解决这个问题，Agent 的概念被提出，它让 LLM 不仅能思考，还能决定是否调用工具并执行多步任务。本文将从零实现一个最小 Agent Runtime（约 50–150 行代码），不依赖任何框架，完整还原 tool calling、工具执行与结果回填的核心机制，从底层理解 Agent 的运行方式

Mininglamp_2718

AI Agent 视觉驱动 vs RPA 规则驱动：两种自动化范式的技术差异桌面自动化正在经历一次底层架构级的范式转移。RPA（Robotic Process Automation）凭借"录制-回放"的低门槛范式统治了企业流程自动化十余年。但当应用界面日趋动态化、跨平台需求激增时，基于 DOM 树和元素选择器的技术路线正在系统性地触碰天花板。GUI Agent（图形界面智能体）作为全新自动化范式应运而生——不依赖预定义元素路径，而是通过视觉理解直接"看懂"屏幕，像人类一样操作任意应用。

【基于 ReAct 框架的电商智能客服 AI Agent 设计与实现】目录一、引言二、系统整体架构三、核心模块设计与实现3.1 环境依赖与项目目录结构3.2 模型配置文件 config.json

ai-agent框架spring ai alibaba (三)外部调用II-1 MCPspring ai alibaba是java的ai agent框架，本系列将深入剖析 Spring AI Alibaba 的源码实现与核心原理，不仅指导agent的开发，更可以改造框架，增加新特性

Hermes Edu Skills 从 170 到 188：一次中文教育 Agent Skill Pack 的工程化升级这次更新不是“多写了 18 个提示词”，而是把中文教育 Agent 的能力层，从内容清单推进到更完整的 Skill Pack：可安装、可路由、可诊断、可迁移，也更适合真实产品集成。

03-大模型智能体开发工程师：主流大模型家族与演进系列文章导航：AI系列文章导航目录-持续更新中📝 本文摘要：本文梳理了三大模型阵营（OpenAI闭源标杆、开源阵营LLaMA/Mistral/DeepSeek/Qwen、其他闭源Claude/Gemini），详解各系列演进路线和核心创新（如DeepSeek的MLA和细粒度MoE、R1纯RL推理、Claude的Constitutional AI、Gemini的原生多模态、Qwen的MoE+思考模式），并提供2026年模型选型速查表。