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长对话先收口：用“工作记忆 vs 长期记忆“管理 AI 上下文发布日期： 2026年09月19日阅读时间：约 12-15 分钟分类：技术杂谈专栏：主流AI工具指南关键词：上下文工程收口中间迷失 LLM 长期记忆 AI

麻将结算全链路语义（SETTLE_SEMANTICS）第0条（基线）本文件语义以产品源码为权威源；引用只允许以文件与符号（函数、字段、协议名）给出；行号引用前必须复核现码。文件简称：PS=玩法服，GS=游戏服，CC=客户端核心，SC=场景服，MC=匹配中心，DF=麻将定义。进程链路：PS 到 MC 到 SC 到 GC 到 GS 到 CC。

vLLM 的 token 预算还有余量，为什么请求仍被抢占？一批语音 Agent 正在持续输出，旁边又来了几个携带长检索材料的请求。服务没有报 OOM，GPU 也还在工作，但用户听到的停顿变长了。此时把 max_num_batched_tokens 调大，看起来能让长输入更快处理完；问题是，如果真正先耗尽的是 KV Cache，可调度的 token 更多，并不意味着请求就能继续执行。

麻将服务器崩溃补偿与异常处理语义（CRASH_SEMANTICS）第0条（基线）本文件语义以产品源码为权威源；引用只允许以文件与符号（函数、常量、字段、协议名）给出。常量：MAHJONG_PROTO_CRASH = 1020、MAHJONG_EVENT_CRASH = 7（mahjong_define.lua）。

麻将 UI 层可观察行为（UI_BEHAVIOR）第0条（基线）本文件语义以产品源码与 UI 脚本为权威源；引用只允许以文件与符号（函数、控件路径、纹理名）给出；行号引用前必须复核现码。

麻将节点间路由转发链：失败回退与错误传播语义（ROUTE_SEMANTICS）第0条（基线）本文件语义以产品源码为权威源；引用只允许以文件与符号（函数、协议名）给出；行号引用前必须复核现码。

mock 框架架构第0条（基线）本文件覆盖 core.lua、framework.lua、framework_engine.lua、framework_ui.lua、loader.lua、node_ps.lua、node_client.lua、tab_loader.lua、xml_ui_loader.lua、frame_driver.lua；一切数字以 20260918 磁盘实测为准，旧数引用禁止。

C++ 引擎接口到 mock 的映射（INTERFACE_MAP）第0条（基线）依据=C++ 绑定与注册清单（Luna 机制、全局函数、各服务器 KScriptFuncList、闭源 UI 引擎头文件）加 Lua 使用矩阵（tools/scan_framework_usage.lua，扫描根为 modules/ 与 scripts/，共 2525 个 Lua 文件，20260918 实测）。新增或缺失接口必须先查本表；未实现的必须补入 mock 并登记本表。

本地大模型 + 自建 MCP Server + SAP OData:让 LLM 代理 SAP 业务操作本文记录从零搭建「本地 LLM → MCP Server → SAP OData」完整链路的全过程,附带解决方案与完整代码;核心思路:把 SAP OData 的查/改/增/删能力封装成 MCP Tool,LLM 通过 function_call 自然语言调用。

Harness Engineering知识总结一句话主线：模型能力强 ≠ 执行可靠。Harness（模型之外的一切工程基础设施）决定了模型能力能被发挥多少。遇到失败，先修 harness，再考虑换模型。

别被"秒回"骗了：推理模型背后那只"吞金兽"，吃的是你看不见的预算上个月帮朋友看一笔 API 账单。他用 o3 跑了两万次「把这句话翻译成英文」之类的轻量请求，月底发现输出费用比预期高了不止一个数量级。他第一反应是接口算错了，因为我明明看到每次返回的答案就那么十几个词。

多重影分身!恨不得把一个agent掰成两个? 还真能干!Multi-agent，多么迷人的概念。再也不怕我的agent分身乏术。我的agent能多重影分身出多个子agent，而且个个拥有一样多的查克拉(上下文)。

CLAUDE.md 引用 AGENTS.md 后，两边真的读到同一套规则吗？一个团队交替使用 Codex 和 Claude Code。最初，维护者把测试入口、生成目录和提交要求复制到 AGENTS.md 与 CLAUDE.md，各改一次，似乎就完成了兼容。后来测试脚本更名，只更新了前者：同一个修复任务，一边运行新入口，另一边还在寻找旧命令。

TP、PP、DP、EP 如何组合：八张卡，怎样淘汰不合适的配置平台版本：vLLM docs.vllm.ai/en/stable 页眉 v0.28.0（并行与扩展 / 基准参数 / 专家并行分层）。资料检查日期 2026-09-08。八卡拓扑、显存预算、SLO、吞吐数字与扩容推导均为作者假设或手算，未进行 GPU 或生产环境验证。

半桶水专家

初识 LLM 应用开发Token = LLM 处理文字的基本单位我们平时看到的是：今天天气很好，我想出去散步。但是 LLM 通常不会直接把“字、词、句子”作为最底层输入，而是先经过 Tokenizer（分词器）把文本拆成 Token。

LLM 的 Tool Call：从字符串协议到 LangChain 工具调用用户问“北京天气怎么样”，模型需要先获得天气数据，才能给出有依据的回答。Tool Call 就是把这个需求交给程序执行的一种机制。

开篇｜3天从0到1入门AI应用开发AI 应用工程师 · 系列课程15 课 + 收官篇，带你走完 AI 应用工程师成长之路作者：小马过河R　·　认知 → 原理 → 基础能力 → Agent 进阶 → 综合实战

Linux AI 开发环境搭建实录Windows PowerShell 对 LLM + Agent 的工具调用（Function Calling）和上下文理解并不友好。Unix 标准工具链（grep、awk、sed）的结构化输出更容易被 Agent 调度。因此，选择在 Linux 环境下运行 AI 编程助手。

Milvus 生产环境部署，优化，日常维护中遇到的问题整个集群由四大层组成，每层独立扩展：黄金法则：nlist = 4 × sqrt(N)，nprobe 默认 16-32。