Anthropic黑客松冠军的生产级配置库，Vibe Coding搞起来！
复用这套配置，可以快速搭建起一套高水平的 AI 辅助编程环境：从TDD（测试驱动开发）到代码审查的完整自动化流程，通过配置文件强制AI遵守团队代码规范，大幅降低了Review的人工成本。https:/
阅读全文使用FalkorDB构建支持实时智能体的知识图谱，比Neo4j快496倍！
不要把每一次对话都当作一张白纸，智能体可以存储关系、回忆上下文，并在相互关联的信息之间进行实时推理。这也是为什么知识图谱在智能体开发者中如此受欢迎。而且不只是智能体在使用。知识图谱还支撑着当今生产环境
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我们的 RAG 系统准确率达到了 90%并不能说明什么：因为剩下的 10% 正在摧毁用户的信任。LLM 的信任危机就是这样：用户根本不知道哪些答案可以信，哪些不行。 一次幻觉，就会让他们对所有答案产生
阅读全文让 AI 多想一步：来自 Google 的提示词技巧，准确率提升 40%
如何强迫 AI 自我辩驳，揪出错误推理，产出更锋利、更可靠的答案90%的用户现在以及将来都会通过网站与 AI 交互。他们手头唯一的工具是浏览器，结果完全取决于他们能写出的提示词。因此，多数人在使用先进
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Anthropic的最新研究《The Assistant Axis》解释了一个核心问题——大模型在与人类互动时，究竟在“扮演”什么角色？为什么这个角色在某些场景下会逐渐失控？Anthropic针对三个
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当 AI 编程工具不再只是“补代码”，而是开始调用技能、执行任务、产出真实工件，它就已经迈入了 Agent 时代。最近不少开发者在使用字节跳动推出的 AI 编程工具 Trae 时，发现它已经不仅是一个
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Anthropic 公司正在为他们的 Claude AI 开发一项名为“Knowledge Bases”（知识库）的全新功能，这将与 Cowork 模式深度整合。根据 TestingCatalog N
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做 AI 工程时，你很快会发现：并没有一张真正可照搬的“蓝图”。没错，对于最基础的检索部分（RAG 里的 “R”），你可以把文档切块，对查询做语义搜索，重排结果，等等。这一套大家都很熟。但当你深入后，
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🤔 AI手机到底是怎么工作的？简单来说：AI帮助你操作手机。但AI如何与不同APP通信？选项 1：API 调用。理想情况下，我们直接调用APP的API。但是现实是残酷的！这些APP不会开放他们的API
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👉 当所有人都在讨论大模型、智能体和 AGI 时，有一件事被严重低估了我们常常以为，人工智能是近二三十年的技术产物，是算力、算法、数据规模“堆”出来的奇迹。但如果你把时间线拉长，会发现一个令人震撼的事
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最近这段时间，我一直在深度玩转 Claude + Skills（Agent Skills），慢慢摸索出一套模块化、可重复利用、还能自动跑起来的 Skills 体系。根据我的亲身实践，一个真正好用的 C
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核心概念、架构与更多实践…随着2025年的过去，各类基于 LLM 的系统架构已被广泛采用，并在诸多任务上展现出高效性。其中，Retrieval-Augmented Generation (RAG) 无
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在这篇文章中，我们将探讨：多智能体（Multi-Agent）架构在什么时候变得必要四种主要模式LangChain 如何赋能我们高效地构建多智能体系统大多数 Agentic（智能体驱动）任务，最佳实践是
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面向企业生产的、成本优化且全量可观测的 GraphRAG 操作系统Agentic GraphOS | 生产可用 · 多智能体 · 思维速度级扩展在这篇文章中，你将学习如何从零开始构建一套完整、可投入生
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大家都在追1M token的上下文窗口，但更多信息塞进去，并不会让你的智能体更聪明。相反，往往会让事情更糟。拿你的笔记本内存举例：你能开50个浏览器标签，但最终一切都会慢下来。智能体的上下文窗口也是一
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在 router 模式中，会先有一个路由步骤，负责对用户输入进行分类，然后将任务定向到对应的专精Agent（specialized agent）。路由完成后，各Agent并行处理相关子任务，最后的结果
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新手搞科研，发不出顶会顶刊，不是因为你不够努力，而是因为你仍在沿用那套低效、耗时的传统科研模式！传统模式要求你“从0到1”搞出一个极具创新的idea，然后花大量时间去验证、实现。这种模式对于科研新手来
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awesome-llm-apps 是一个精心整理的 LLM 应用合集，收录了众多基于 RAG（检索增强生成）和 AI Agent 的应用示例。项目中不仅涵盖了使用 OpenAI、Anthropic、G
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真正的高手，决定的是「什么时候 Chunk」在 RAG、Agent、企业级大模型应用里，Context Engineering（上下文工程） 正在取代 Prompt Engineering，成为决定系
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