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LangGraph 多 Agent 入门：从流程图到旅行规划助手大模型应用一旦进入真实业务，就很少只是“一问一答”。用户可能会说：这个请求看起来是一句话，实际包含多个任务：

从 0 开始学 AI：第 2 课，AI、机器学习、深度学习和大模型是什么关系？学习 AI 时，经常会看到这些词：这些词不是完全并列的，它们之间有一定的层级关系。可以先记住一句话：AI 是最大范围，机器学习是 AI 的一部分，深度学习是机器学习的一部分，大模型通常属于深度学习，大语言模型是大模型的一种。

Agent Harness 实战指南：构建生产级 AI Agent 的"马具"框架你有没有想过，一个 AI Agent 除了"会思考"，还得"能干活"才能落地？模型负责推理，但谁来负责工具调用、会话管理、上下文压缩、安全审计和沙盒隔离？Solon AI 4.0 的 solon-ai-harness 就是干这个的——它不是一个 ChatModel 封装，而是一个专门为 AI Agent 打造的生产级执行框架。

带刺的坐椅

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调查研究-216 Tesla Robotaxi 进了 Miami，但真正的考题才刚开始读 Reuters 2026/7/3 Tesla Robotaxi Miami 上线、Tesla Q1 2026 更新、Reuters 5 月 Texas 三城实测、Cybercab 量产进展，以及 Waymo 同期 fully autonomous 扩张节奏

数据工程层：企业AI项目七成折戟的第一道死亡谷企业AI项目七成在数据工程层夭折。本文从某金融风控项目真实复盘切入，剖析数据质量、血缘、版本、流批断层、标注五个生产级痛点，给出可直接落地的工程方案与量化指标。

从踩坑到封装：手把手教你写一个 Claude Code Skill最好的 Skill，从来不是「设计」出来的，而是从一个让你忍无可忍的重复劳动里长出来的。在动笔之前，先问自己一个问题：

别再把 Prompt 当一次性筷子用了：Claude Code Skills 入门指南每个人都在用 AI，但大多数人每天都在「重新教」AI 做同样的事。Skills 的出现，正在改变这个局面。

先吃饱再说

手写一个文件读写 MCP Server：让大模型“触摸”你的硬盘摘要：MCP 让大模型能够调用外部工具。本文从零搭建一个文件读写 MCP Server，通过 Zod 定义参数、StdioServerTransport 建立通信通道，并加入路径安全限制。读完你会理解 MCP 的完整开发流程。

我写了个 10 行的加法函数，终于搞懂了什么是 Harness Engineering前几天用 Claude Code 写个最简单的加减函数 demo，给我整破防了。就这么个没技术含量的需求，第一次它给我引入了个第三方计算库，说专业浮点运算更精准；第二次给我拆了add.js、subtract.js、index.js三个文件，说符合模块化最佳实践；第三次更离谱，直接给我上了单元测试框架，说保证代码质量。我每次都明确说了 “原生 JS，单文件，越简单越好”，结果每次输出都不一样。我当时就懵了，是我 prompt 写得不够清楚？还是我表达能力有问题？

先吃饱再说

RAG 实战：给大模型装上“开卷考试”的外挂摘要：RAG 让 LLM 从“闭卷考试”变为“开卷考试”。本文从定义出发，拆解 RAG 的建库与查询流程，用代码演示如何将 JSON 数据向量化并实现语义搜索。

Trae AI 创造力大赛创意作品：AI 数字克隆人——让你有无数个分身！欢迎参加 TRAE AI 创造力大赛！TRAE 是你的 AI 工作助手，可以帮你完成产品开发与各类工作任务。TRAE 发起 AI 创造力大赛旨在让 AI 服务更多人，让灵感和创意都能更快被表达、打磨与实现。

HelloAgents：RAG——让 Agent 学会检索知识随着 ChatGPT、Claude 等大语言模型的发展，人们越来越习惯向 AI 提问各种问题。例如：虽然大模型拥有庞大的知识储备，但它并不是万能的。

无状态 LLM 架构深度解析：从 HTTP 协议到上下文工程当我们在终端敲下 await client.chat.completions.create(...) 这行代码时，背后究竟发生了什么？

没有魔法，只有循环：从 LLM API 到第一个 Agent第一次调 LLM API 时，我有点恍惚。我以为会收到一个像 ChatGPT 那样“正在输入”的鲜活响应，结果服务器只是冷冰冰地丢回一个 JSON：

hello-agents学习笔记--Memory让Agent拥有记忆系列说明：本文是 HelloAgents 第八章《记忆与检索》的学习笔记（上篇），结合官方教程内容和个人理解进行整理。本文主要介绍记忆系统（Memory）的设计思想，包括为什么 Agent 需要记忆、人类记忆模型对智能体的启发，以及 HelloAgents 中 Memory 模块的整体架构。

Darling噜啦啦

RAG 语义搜索全栈实战：用 Node.js + Embedding 从零构建智能搜索引擎当用户搜"马铃薯怎么做"，传统搜索找不到"酸辣土豆丝"——因为字不一样。而语义搜索通过 Embedding 向量化 + 余弦相似度计算，让机器理解"马铃薯"和"土豆"是同一种东西。本文从 RAG 原理出发，用 Node.js + 通义千问 text-embedding-v4 API，手把手实现一个完整的命令行语义搜索引擎。

漂着的圆木

生产级大模型集成方案：构建弹性可观测的API适配层随着大型语言模型（LLM）能力的飞速发展，越来越多的企业尝试将其集成到核心业务流程中。然而，将一个LLM应用从实验性原型推向生产级系统，远不止简单地调用几个API接口。我们团队在实际项目里，经常面临如何确保这些集成方案的可靠性、可伸缩性、可维护性和可观测性的挑战。特别是当业务逻辑依赖复杂的工具调用链，或需要频繁切换不同的模型服务时，一个健壮的集成架构变得至关重要。本文将深入探讨我们如何通过构建一个解耦的API适配层，结合LangChain进行工具编排，并利用OpenTelemetry实现端到端的可观测性，

六、Plan-and-Solve智能体：学会三思而后行当 ReAct 在多步骤推理中频频偏航，一种更冷静的范式出现了——先把路看清楚，再一步一步走。在上一篇博客中，我们从零构建了一个 ReAct 智能体，亲身体验了它"思考 → 行动 → 观察"的核心循环。ReAct 让 LLM 边想边做、动态调整，很多场景下确实够用。