LLM API 调用与 Prompt 工程基础指南
引言 大语言模型(LLM)的强大能力需要通过 API 与合适的 Prompt(提示词)来激发。本文旨在帮助你快速掌握: 如何设计高质量的 Prompt(Zero-shot、Few-shot、Syste
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大家好,今天我们来聊一个在私有化部署大模型(或 RAGFlow 等工具)时,可能突然跳出来的“拦路虎”。 不少朋友在部署时都遇到过类似这样的报错: 错误提示最终会指向一个文件下载失败:cl100k
前几天了解点agent 概念, 又写了点代码, 还从不同朋友那了解了他们的 ai 使用程度和就业市场行情, 有一些对 ai 的想法, 记录一下.
Agent 聊完就失忆,本质是 LLM 无状态。本篇加上分层记忆、 RAG 检索。最终实现 Agent 能记住会话上下文,也能跨会话检索历史。
今天使用Claude code结合Superpowers插件做一些实战。为什么要使用Superpowers呢?
先搞懂核心:Skills vs MCP 到底有啥区别? 很多刚接触 Claude Code 的新手,第一步就容易栽在「Skills」和「MCP 服务器」的认知混淆上, 对比项 Skills MCP 服
最近给一个小团队的内部 AI 服务做上线前检查。Demo 阶段很顺:单台 GPU、一个 vLLM 容器、外面接 OpenAI-compatible API。真正准备给全组试用时,问题变成了:GPU 要
Agent 怎么记住你?怎么越用越聪明?本文拆解 Hermes 的记忆系统和技能系统,看 Agent 如何持续学习。
一个 Agent 不够?那就生一堆。本文拆解 Hermes 的子代理系统,看它如何并行调用多个子 Agent 协同工作。
AIOps缺的不是一个单纯的聊天入口,而是一个运行在浏览器扩展里的执行助手:能理解当前页面,能根据自然语言任务操作控制台,能在不确定或高风险时把控制权交还给人,也能把一次成功的操作沉淀
WebGPU 与 Transformers.js 让浏览器原生运行量化大模型,无需 Python 和 API,数据零出端、零成本、低延迟,前端工程师可随手构建端侧 AI 应用。
深入拆解 Agent 意图识别层的必要性:关键词方案为何在生产中失效、LLM 分类器如何处理自然语言歧义、LangGraph 如何把不同意图路由到专项 Agent