本文通过8个关卡，详解从LLM、Token到Agent、Skill的大模型全栈技术。结合Claude Code实战，带你从原理到应用，掌握构建超级智能体的核心秘籍。

ReAct 是 AI Agent 经典执行框架，遵循 Thought-Action-Observation 循环范式。其核心借鉴 CoT 思维链，先推理再执行再观测反馈，虽增加少量 Token 消耗，却能大幅降低工具调用错误率，是智能体开发与面试核心基础。

本文剖析Prompt、Context、Harness三大大模型工程层级，从提问、信息供给到系统搭建层层递进，详解Harness五大核心组件，并结合OpenAI实战，阐述通过上下文管理、验证反馈与技术债清理打造可靠AI Agent的工程方法论。

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本文手把手教你使用 Ollama 在本地部署开源大模型（如 Qwen、Llama3），无需上传敏感数据，保障隐私安全。涵盖安装、模型拉取、API 调用及 JavaScript 实战，轻松实现离线智能对话，兼顾低成本与高可控性。

大家好！今天我想和大家分享一次非常有趣的 AI 开发体验——使用 Coze AI Agent 开发平台，亲手打造一个属于自己的“天气查询”智能体。整个过程不仅让我深刻理解了 AIGC（人工智能生成内容）时代的用户体验设计，也让我领略到了提示词工程的魅力。

本文详解浏览器缓存机制，包含强缓存与协商缓存。强缓存由Cache-Control控制无需发请求，协商缓存通过ETag、Last-Modified校验返回304；HTML不缓存，静态资源用哈希版本号解决缓存更新，提速并减轻服务器压力。

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