我花了3天让AI Agent学会查数据库,才发现MCP这玩意是真的香
一、我遇到的一个真实问题 上个月接手了一个内部工具项目,需求听起来很简单:让 AI 助手能回答"上周有多少新用户""哪个功能使用率最高"这类业务问题。 我第一反应是:这还不简单?写个 SQL 工具函数
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自进化Skill:让AI能力自己长出来 「Hermes Agent自进化智能体深度解析」系列 | 模块十 · 第2篇 你有没有想过,AI的能力能不能像生物一样自己进化? 不是你坐在那里一行行改配置、一
这一篇就我们讲讲,《女程序媛多肉》这个微信公众号账号选了哪些学习方向,具体学了哪些资料,又是怎么落到生产系统里的。
在使用 OpenCode 进行 AI 辅助开发时,理解其底层运行机制至关重要。本文深入剖析了 OpenCode 的四大核心模块:上下文压缩策略、MCP 工具加载机制、系统提示词组装逻辑以及 Skill
#26 Skill设计模式:把AI能力变成可复用的工程资产 你会写代码,但你能让AI也"学会"写代码吗? Prompt教AI做事是手工作坊,Skill让AI自己做事才是工业革命。你花了两小时精心构造了
Trajectory日志工程:让每一次执行都成为进化数据 「Hermes Agent自进化智能体深度解析」系列 | 模块九 · 第4篇 一、蒸发掉的进化机会 大多数AI Agent框架的执行模型令人遗
本文介绍了AI Agent的基本概念和实现方法,它通过"思考-行动-观察"的循环机制完成任务,以及ReAct工作模式。
本文介绍了LangChain中自定义Tool的封装方法,包括: 自定义Tool的必要性、Tool核心原理、开发规范等。
你有没有这种感觉:ChatGPT 很能聊,但让它「帮我把这件事办了」,它就卡住了,无法精准的触达你的要求,给到你准确的结果,这不是你的模型不行,而是你的Agent没有实现好。
Context Manager 新范式:Agent 的注意力操作系统 那么这一章回答的是更底层的问题: 核心观点先放前面: 换句话说,Context Manager 的工作不能停留在管理 messag
今天咱们换个方向,聊聊怎么给 AI 喂点好饭——不是硬塞工具,而是教它“怎么干活”。这顿饭就是技能系统(Skill System)。 说实话,刚开始琢磨这块的时候我挺纠结的:AI 怎么才能从一个
Prompt 在 NLP 中的应用——从一条 HTTP 请求说起 前言 NLP(Natural Language Processing,自然语言处理) 听起来很高大上,但放到大模型时代,它可以粗略分成