文章摘要 MCP（Model Context Protocol）解决了智能体与外部工具的连接问题，但存在上下文爆炸和能力鸿沟的局限。为此，Anthropic提出了Agent Skills标准，通过结构化任务执行规范，将领域知识和操作指南显式化。Skills采用渐进式披露机制，分三层加载信息：元数据、技能主体和附加资源，有效优化了上下文管理。MCP负责工具连接（"能不能用"），S

摘要：AI编程时代的"氛围编程"现象 随着AI编程工具的普及，一种被称为"氛围编程"(vibe coding)的开发方式正在流行。这种方式强调快速实现功能而不深究代码质量，开发者更像产品经理而非工程师。AI工具虽然大幅提升了开发效率，但也带来诸多隐患：代码可维护性差、架构混乱、长期记忆缺失等问题。实际案例显示，完全依赖AI生成的代码在复杂项目中会出现严重问题

文章摘要： LangGraph是一个专注于Agent编排的底层框架，旨在将控制权交还给开发者，而非增加不必要的抽象层。它摒弃了传统框架堆叠概念的思路，专注于提供持久化执行、人类参与决策、完整记忆体系等核心能力。通过显式定义节点和状态流转，开发者可以构建可靠处理复杂任务的有状态Agent系统。LangGraph已被多家前沿公司采用，其特点包括：不强制绑定LangChain（尽管可以配合使用）、支持P

本文介绍了LangChain中的检索器组件及其应用。检索器是一个接口，用于根据非结构化查询返回相关文档，支持从向量存储等多种方式创建。文章展示了如何使用FAISS和Chroma向量存储构建检索器，并通过相似性搜索等功能进行文档查询。此外，还介绍了MultiQueryRetriever这一高级功能，它利用大语言模型生成多个查询视角来优化检索结果。文中提供了具体代码示例，包括处理中文文本和使用spaC

LangChain框架的争议与发展：从过度抽象到轻量化重构 摘要： LangChain作为AI开发框架曾引发两极评价，其过度抽象的设计虽加速原型开发却增加了生产环境复杂度。Octomind团队案例显示，当需求变复杂时，LangChain的抽象层反而成为障碍。2025年发布的v1.0版本标志着重大转型：将核心功能精简为智能体构建工具，复杂逻辑下放至LangGraph。新版通过create_agent

子图是LangGraph中实现组件封装的强大工具，适用于构建多代理系统或模块化复杂流程。子图与父图的通信方式分为两种：1）共享状态模式时可直接嵌套子图节点，状态键自动传递；2）不同状态模式需通过转换函数进行状态适配。示例展示了如何定义子图、处理状态继承与转换，以及如何通过共享的"messages"键实现多代理协作。这种设计模式支持团队独立开发不同组件，同时保持系统的整体协调性。

子图是LangGraph中实现组件封装的强大工具，适用于构建多代理系统或模块化复杂流程。子图与父图的通信方式分为两种：1）共享状态模式时可直接嵌套子图节点，状态键自动传递；2）不同状态模式需通过转换函数进行状态适配。示例展示了如何定义子图、处理状态继承与转换，以及如何通过共享的"messages"键实现多代理协作。这种设计模式支持团队独立开发不同组件，同时保持系统的整体协调性。

PocoPoco是一款跨平台的自动化测试框架，基于UI控件搜索原理，与基于图像识别的Airtest不同的是，Poco可以使用类似 poco(“OK”).click() 的方式来获取并操作节点。Poco能帮助我们获取控件的属性信息、操作控件、设置控件的text属性等等，但是连接设备、断言等操作，还需要依赖于Airtest的API，所以我们大多数情况下，都需要混合使用Airtest和Poco框架来编写

Deep Agents是一个基于LangGraph构建的智能代理库，专注于处理复杂多步骤任务。它提供任务规划、文件系统管理、子代理创建和长期记忆等核心功能，适用于需要深度任务拆解和上下文管理的场景。通过内置工具如write_todos和文件系统操作，代理能高效处理大量数据并避免上下文溢出。支持多种存储后端和自动会话摘要，可部署为专业研究员等角色。安装简单，只需配置API密钥即可快速创建具备网络搜索

摘要：Agent技术的核心挑战与突破方向 当前AI Agent技术面临三大核心挑战：规划不可靠性、交互体验局限和记忆系统缺陷。在规划方面，LLM自主决策能力存在范式错配，领域特化认知架构比通用Agent更有效。交互体验上，需突破"对话即交互"的局限，转向事件驱动的"Ambient Agents"模式。记忆系统则需通过上下文工程策略（写入/选择/压缩/隔离）优