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智能体开发实战03｜上下文工程降本80%

前两篇我们搭了第一个 Agent 骨架（第01篇），给它装上了重试、超时、步数限制这些『操作系统』能力（第02篇）。现在它已经能稳定跑了。但你打开后台一看——钱包在流血。跑一轮对话烧掉了几万 To

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Agent 改文件不能直接写磁盘。我用 OPFS 做沙盒、.baseline 存快照、SQLite 构建 Git 语义，实现了审批同步、Ghost 去重、多工作区并行。不用 git，浏览器环境下够用了

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LangChain 调用大模型实战：从跑通到服务商与模型选型 TL;DR 用 ChatOpenAI 显式传 api_key + base_url + model，万能兜底，硅基/百炼/DeepSeek

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选读：工业级调用 LangChain：从 Demo 到企业级应用 TL;DR Demo：11 行，print 出结果就行企业级：配置外置 → 分层 → 日志 → 超时重试 → 流式 → 退出码，主逻

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AutoGen 是微软研究院推出的一款开源多 Agent 对话框架，旨在简化多个 LLM Agent（大语言模型智能体）之间的协作。它让 AI Agent~

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Anthropic 发布了一个超强的 Claude 功能，但 99% 的人都被 Opus 4.8 的喧嚣带跑了，完全没注意到它。这个功能叫动态工作流（Dynamic Workflows），如果说

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如果团队里已经有 5 个、10 个 Skill，每次还要从空目录开始，重新搭建目录结构、复制公共工具、手写 SKILL.md，再手动同步到 Agent 的运行目录吗？

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本周话题推荐一周“金”选内容评审们会在过去的一周内对社区沸点进行挖掘和筛选，优质的技术、生活内容有机会出现在下方榜单中，排名不分先后。

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从VibeCoding转向SpecCoding实践，上下文、规格、计划、Review和Skill沉淀，让AI开发从随缘生成走向可控执行

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用过 Claude Code 的人大概都有个感觉：它不只是在"聊天"，而是真的在动手干活——跑命令、改文件、搜代码。这背后靠的就是 tools。 Claude Code 本质上是一个 Agentic

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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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#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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