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dsh-orchestrator 介绍与使用实践：让你的 AI 从「一个人硬扛」到「带团队干活适合人群：已经在用 DeepSeek Harness（DSH）跑真实项目，却发现自己慢慢变成了「人肉调度员」的开发者——一边盯着 AI 写代码，一边在脑子里排优先级、记谁卡住了、催谁继续。

LangGraph 工作流模式在构建基于大语言模型（LLM）的智能体应用时，工作流模式是预先定义好的执行路径。就像工厂的流水线一样，每个步骤都有明确的输入输出和顺序。根据不同的需求场景，LangGraph 提供了多种工作流构建范式。

AI Agent 工具设计：接了上百个工具，为什么反而更难干活？原文：mp.weixin.qq.com/s/sOE_PFSo4…（2026年09月28日）TL;DR：工具多不等于更好用——决定成败的不是“接了多少”，而是“这一轮让 Agent 看见多少”。

AI Agent 工具设计：读完一百页 PDF，不等于真的看懂了原文：mp.weixin.qq.com/s/NKCbHGTUE…（2026年09月29日）TL;DR：感知工具的关键，不是让 Agent 一次读得越多越好，而是让它知道“拿到了哪一部分、还缺哪一部分”。

AI 怎样"查资料"？——RAG 检索增强生成入门（三）原文：mp.weixin.qq.com/s/XlJoIj-Tx…（2026年10月02日）前两篇讲的是“怎么记”。可记忆和知识一旦多起来，新的难题就冒出来了：需要的时候，怎么快速找到相关的那几条？

xyphf_和派孔明

第五章: LangGraph的路由代理-Router Agent介绍掌握了 LangGraph 的 State 状态定义模式后，就可以进入代理架构的学习阶段。我们希望 AI Agent 带来的是"只输入一个需求，不用关心处理细节"的智能化体验；但随着应用越来越复杂，系统需要被赋予更多控制权才能解决更复杂的问题。

让知识"长骨架"——RAPTOR、GraphRAG 与 OpenViking（四）原文：mp.weixin.qq.com/s/R3MJ-y8cm…（2026年10月03日）前三篇里，RAG 一直是“扁平”的：把文档切成小片，平铺着存，查询时按相似度捞几片回来。这在很多场景已经够用，但它有一类问题天生答不好。

从 DeepSeek-V1 到 DeepSeek-V2：一次从“堆稠密参数”到“稀疏计算＋压缩缓存”的架构转向DeepSeek-V1 的主要贡献，是用 Scaling Law 指导稠密模型训练；DeepSeek-V2 的核心，则是通过 DeepSeekMoE 降低每个 token 的计算量，通过 MLA 降低每个 token 的 KV Cache。

从"检索管道"到"主动助理"——Agentic RAG 与双层记忆（五）原文：mp.weixin.qq.com/s/e2P8r7YVr…（2026年10月04日）拼图快齐了：记忆会提炼、会分格式，知识库会分块、会混合检索，还能长成树、织成网。但它们大多还是“你问一句、它查一下”的被动管道。这一篇就看最后三块——也是最“聪明”的三块——以及整套设计的收束。

AI Agent 的下一站：让世界主动来找它原文：mp.weixin.qq.com/s/q4JyjSfNX…（2026年10月05日）你有没有发现，我们和 AI 聊天，始终是同一个节奏：

从Markdown到Typst：大一新生vibe coding转译器实录声明:本文出现的所有博客内容均来自互联网公开内容仅作工具效果验证，不作商业用途，不代表作者观点。如原作者认为不妥请联系我，我将立刻替换测试用例。

AI 社交的真问题：助理拥有“我”，平台拥有“别人”原文：mp.weixin.qq.com/s/yxW3r9LVf…（2026年10月06日）先做一个思想实验。

让 Agent 分清“马上办、等一等、顺手办”原文：mp.weixin.qq.com/s/pDNVyurIX…（2026年10月07日）先看一个场景。

语音，正在成为 AI Agent 最自然的接口原文：mp.weixin.qq.com/s/x1XT1Ch2u…（2026年10月08日）有一组对比，你看完可能会愣一下。

该 SFT、RL 还是 Mid-training？先搞清楚模型到底"缺"了什么原文：mp.weixin.qq.com/s/lEF1nq0dw…（2026年10月09日）想象一下：你请了一位“全能家教”，他上知天文、下知地理。可当你让他用法语写文案、按公司模板填表，或者做一道他从没见过的题时，他要么答错，要么干脆“编”一个。

SFT 的真相：它不教模型"知道什么"，只教它"怎么说"原文：mp.weixin.qq.com/s/ZbTtEx_p1…（2026年10月10日）先问一个问题。

为什么 RL 比 SFT 更会"举一反三"？原文：mp.weixin.qq.com/s/Mc-6RlqGn…（2026年10月11日）做 AI 应用的人常有这种直觉：监督微调（SFT）出来的模型，遇到见过的题型特别稳，一遇到新花样就开始“死记硬背”地套旧答案。

模型"缺课"了：为什么该补底座，而不是急着上 RL原文：mp.weixin.qq.com/s/F7j4xss6a…（2026年10月12日）先看一个很常见的困惑。

RL 训练真正难的不是算法：环境、奖励与样本效率原文：mp.weixin.qq.com/s/R2lGRsCHX…（2026年10月13日）先讲一个很多人都会踩的坑。

RAG vs SKILL vs MCP vs RLM编者按：在技术选型日益碎片化的今天，RAG、SKILL、MCP、RLM —— 这些看似相似的技术名词缩写背后，究竟藏着怎样截然不同的设计哲学与适用边界？