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Agent 五大工程体系：Prompt、Context、Loop、Graph 与 Harness本文面向已经接触 LangChain、LangGraph、MCP 或 Claude Code 的开发者。文章提出一套用于分析 Agent 系统的工程框架：Prompt、Context、Loop、Graph 与 Harness。它不是官方标准，也不是要求所有系统都采用相同实现，而是一种帮助我们划分控制对象、定位故障和理解 Agent Runtime 的工程视角。

google ADK VS Langchain-aiSkills 中间件实现了渐进式披露（progressive disclosure）模式：中间件只负责前两步（加载 + 注入），第三步的「查找 → 读资源 → 读脚本 → 运行脚本 → 运行 Skill」是模型在运行时通过工具调用自主完成的——中间件不直接执行这些动作，而是通过系统提示引导模型完成。

大模型技术 LangGraph 概述LangGraph 是由 LangChain 团队开发的一个用于构建有状态（Stateful）、**多智能体（Multi-agent）**应用程序的库。它扩展了 LangChain 的功能，允许开发者创建包含循环（Cycles）的复杂工作流。

AI Agent 目前最大的瓶颈是什么？过去两年，AI Agent 的能力曲线涨得非常快。它们能写代码、查资料、调用业务 API、操作浏览器，也能把一个模糊目标拆成几十个步骤连续执行。

《从零构建大模型》——从头实现GPT模型进行文本生成本章的核心目标是将第三章实现的注意力机制，扩展为一个完整、可运行的 GPT 类模型，并最终实现文本生成功能。整体逐层递进的知识脉络如下：

模型发布可以按天看，生产默认模型不能按天切：一套可回退的 30 天验收流程证据截止：2026 年 7 月 31 日。本文将厂商直接说明的日期、状态、入口和价格写为事实；厂商公布的性能与客户反馈写为厂商主张；跨厂商解释写为作者推断；30 天验收流程、阈值和回退条件均为工程建议。

LangSmith Evaluate实战评估Agent你可以在上面做数据集，做 QA，做 Agent 的行为观测。今天主要是给大家介绍一下，怎么用这个平台做 Evaluate。

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AI Agent 开发实战（九）：Grill Me 反问式规划上一篇我们解决了"输出怎么约束"的问题。但还有一个更上游的问题：Agent 在动手之前，真的理解需求了吗？大多数 Agent 的默认行为是"接到指令就干"，结果干到一半发现需求理解错了，返工成本极高。今天聊 Grill Me 模式——让 Agent 学会"先问清楚再动手"，从执行者升级为协作者。

2026 年 7 月 AI 模型发布复盘：真正被比较的是整套工作系统统计截止 2026 年 7 月 31 日。把新闻标题逐条相加，会得到一个虚高的数字：同一模型可能先在合作伙伴产品出现、随后才正式发布；也可能只是预览，API 或权重尚未开放。

外挂变内置: 大模型工具调用与思维链的能力进化史丹尼尔：蛋兄，好久没跟你唠嗑了蛋先生：确实！我最近发现了一个挺有意思的规律丹尼尔：什么规律？蛋先生：每当大模型的能力上升一个台阶，围绕它的 agent 工程代码就会废掉一大片

晨曦中的暮雨

Learn Claude Code：CodeAgent 与后端程序大搭配——定时任务、Git Worktree 和MCP 服务当 Agent 能调用工具、管理上下文和拆分任务后，仍然有四个现实问题：后台任务、Cron、Git Worktree 和 MCP 正好对应这四个问题。

【infra之路】从 KV Cache 到逐层语义：理解 Decoder-Only LLM 的推理过程本文记录了我学习 AI Infra（以 nano-vllm 为切入点）过程中，围绕 LLM 推理机制产生的几个核心问题及思考。

16GB Mac 本地跑大模型：ollama 局域网 OpenAI 兼容 API 实战（一：需求与配置）我有一台 MacBook Air M3 / 16GB，平时主力使用云端大模型，但断网就抓瞎。因此设定了三个核心目标：

大模型技术-RAG 常用的向量数据库在构建 RAG（检索增强生成）系统时，选择合适的向量数据库至关重要。根据应用规模、部署方式（本地 vs 云端）以及功能需求，可以将主流的向量数据库分为以下几大类：

大模型技术 Agents 概述在 LangChain 的世界里，智能体（Agents）是最令人兴奋的高级特性。如果说“链（Chains）”是预先设定的“流水线”，那么“智能体”就是一个拥有决策权的“虚拟员工”。

大模型技术 RAG 概述RAG (Retrieval-Augmented Generation)，即检索增强生成，是目前大模型应用中最核心、落地最广的技术架构。

大模型技术 Agent添加MCP工具MCP (Model Context Protocol) 是由 Anthropic 推出的新标准，旨在统一大模型与外部数据、工具之间的连接方式。在 LangChain 中集成 MCP 工具，可以让你轻松调用成百上千个现成的 MCP 服务（如本地文件操作、Google Search、SQLite 查询等）。

大模型技术-RAG 向量存储和检索概述在 LangChain 构建的 RAG（检索增强生成）应用中，**向量存储（Vector Stores）和检索（Retrieval）**是紧密相连的两个阶段。

大模型技术 LangChain使用MCP在 LangChain 中使用 MCP (Model Context Protocol) 是目前连接外部数据源（如 GitHub、Google Drive、Slack 或本地文件系统）最标准、最便捷的方式。

DeepResearchSystem 0x07：搜索缓存前面经过几轮改造，DeepRearchSystem 已经算是一个接近生产级的深度搜索研报 Agent。但是，想象一下现在有一个这样的 case： 100 个用户搜索同一个问题，会发生什么？成本是怎样的？