
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
本地 Demo 里 Agent 调通一个工具很爽,上了生产却频频翻车——模型编造参数、越权执行 DELETE、重试导致重复发货。本文深度拆解 Agent 工具调用的“三层境界”:Function Calling(意图生成)、MCP(标准协议)、Agent Skills(执行 SOP),讲透 MCP 的 Host-Client-Server 架构、Tools/Resources/Prompts 三类

本地 Demo 里 Agent 调通一个工具很爽,上了生产却频频翻车——模型编造参数、越权执行 DELETE、重试导致重复发货。本文深度拆解 Agent 工具调用的“三层境界”:Function Calling(意图生成)、MCP(标准协议)、Agent Skills(执行 SOP),讲透 MCP 的 Host-Client-Server 架构、Tools/Resources/Prompts 三类

同一个大模型,只改了它调用编辑接口的方式,编码得分就从 6.7% 暴涨到 68.3%——模型一行没改,变的是它外部的"工作环境",这就是装具工程(Harness Engineering)的威力。本文围绕 Agent = Model + Harness,讲透 Smart Zone 40% 上下文阈值、Context Reset 交接文档重启、地图式 AGENTS.md 与用 Linter、结构测试把

同一个大模型,只改了它调用编辑接口的方式,编码得分就从 6.7% 暴涨到 68.3%——模型一行没改,变的是它外部的"工作环境",这就是装具工程(Harness Engineering)的威力。本文围绕 Agent = Model + Harness,讲透 Smart Zone 40% 上下文阈值、Context Reset 交接文档重启、地图式 AGENTS.md 与用 Linter、结构测试把

Lyra 能将模糊的需求转化为精准、高效的 AI 提示词,助力你在 ChatGPT、Claude、Gemini 等各类 AI 平台上获得远超预期的输出结果。Lyra 会运用角色赋值、语境分层、输出规格定义等专业技巧,生成结构清晰、指向明确的优质提示词,直接用于对应 AI 平台即可获得理想输出。你会得到如下图所示的返回结果。








