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Hermes架构全景图：从入口到交付的完整数据流

#21 Hermes架构全景图：从入口到交付的完整数据流如果你只看到六步循环，你只看到了冰山一角在#07中，我们拆解了Hermes的会话循环六步——Intent Parse、Context Ass

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@[toc] 1. 为什么需要数据连接与检索？你写了一个调用 LLM 的脚本，但它只能回答训练数据截止日期前的问题。当用户询问"今天股市行情如何？"或"公司最新的产品发布信息"时，模型要么回答"我不

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LangChain4j + DeepSeek：Java 开发者构建第一个 Agent 的完整指南为什么是 LangChain4j

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Agent OS ：五种驯服不确定性的范式 0x00 概要 0x01 Part 1: 问题空间 1.1 不确定性的六个来源 1.2 三个独有问题 1.3 跨领域全景：计算机中"驯服不确定性"的经典实践

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DDD 与 Ontology 对比分析：代码建模与语义建模的异同相关文档，请提前阅读： AI时代-重温归并排序-不同实现思路详解 AI时代的大数据底层结构：Palantir-Ontology深度解析

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阿里云正式对外发布了 Qwen3.7-Max ，一款专为智能体工作流打造的模型，它在代码编写、办公自动化以及长周期自主任务执行上表现出了极高的稳定性。真实开发能力 Qwen3.7-Max 在各项主流

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Agent 不是普通函数，传统软件测试不够用。本文拆解 Agent 评估的三个维度：能力（工具调用准确率 + 任务完成率）、效率（步骤数 + Token 消耗 + 延迟）、鲁棒性（边缘用例 + 对抗

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我是 Claude Code 铁杆用户！最近我遇到了个棘手的事情，就是 Opus4.8 上下文管理和压缩出现了问题。出现了对话卡死无法压缩的情况。这个事情事关“省钱”和“降智”，必须搞搞清楚！

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tiktoken 是 OpenAI 开源的高性能 BPE 分词器，用 Rust 编写核心逻辑，比同类开源方案快 3-6 倍。它是 GPT-4、GPT-4o 等模型背后真正在用的 tokenizer

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前言其实目前AI编程非常火，但AI编程不是说你想好什么idea、提示词就一股脑的丢给AI做，有人已经把软件工程的那套范式写进了Skills里了，所以我们可以用这种范式去做开发。目前比较火的AI编程

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# Headroom 实测：给 AI Agent 的上下文做压缩，Token 省了 90% 用 Claude Code 跑一个中型项目的代码搜索，100 条结果塞进去，17765 个 token。换

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AI 现在已经很会生成漂亮的 HTML 幻灯片了。 Flex/Grid 排版、KaTeX 公式、Mermaid 图表、自定义字体，这些东西交给大模型基本都能做得有模有样。相比之下，让 AI 直接生成

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