有没有办法在不丢失重要信息的前提下缩短对话长度？摘要策略由此诞生。其动机是像人类做笔记一样，将冗长的对话内容去除无用的信息（寒暄、闲聊、重复信息等），浓缩成关键要点（事实、关键数据、兴趣爱好等）保存。这样既保留了核心信息，又能大量节省上下文窗口空间，缓解记忆无限增长的问题。在实际实现中，可以结合滑动窗口策略：超出窗口的对话才进行摘要与压缩。【基本原理】在对话过程中定期将较早的对话内容生成摘要与压缩

三个同事的故事让我明白：转岗不是终点，而是新起点。从Java到数据架构师的转型，从来不是技能切换，而是持续进化的旅程。那些十年积累的代码经验、架构思维，不应成为负担，反而可以成为数据思维的"训练数据集"。未来的data person，不是"我会什么工具"，而是"我能用数据解决什么问题"。不必焦虑技术迭代速度，只需找到自己的进化节奏——毕竟，数据浪潮中，真正的舵手从来不是追浪的人，而是懂得借浪前行的

当下，AI赛道已然成为科技行业的核心竞技场，百度、阿里、腾讯、字节等头部大厂纷纷加码布局，将AI技术深度融入核心产品矩阵，从智能交互优化到高效服务升级，全方位提升用户体验的同时，也加速了技术商业化的进程。在这波AI浪潮中，各类To B、To C AI产品密集涌现——百度的文小言、字节的豆包App、阿里的通义千问相关产品等，不仅直观展现了AI在内容创作、智能问答、创意生成、企业数字化转型等场景的强大

写到这里，回到开头那个判断：Claude Skills 的价值，还是被大大低估了。Skills 是 Agent 的灵魂，就像 Steam 游戏 + 创意工坊一样。有了这种可扩展性极强的设计架构，Agent 开发者完全能巧借通用 Agent 内核，只需关注 Skills 本身的设计，就能低成本创造兼具通用 AI 智能上限的垂直 Agent 应用。对于Agent 创业者，乃至非技术的领域专家来说，Sk

本文面向n8n初学者，跟着我这篇教程，你能通过实现一个简单的工作流，掌握：

大模型训练是深入AI核心、从技术使用者迈向创造者的关键一步。它不仅赋能垂直领域创新，更是构建个人长期竞争力的硬核技能。无论是企业智能赋能还是研究生学术界的创新点构思，大模型训练都是大家追逐AI浪潮的必备技能，本合集将系统拆解从数据处理、模型训练到强化学习与智能体开发的全流程，并带你从零实现模型，大家掌握大模型训练的全技能，真正掌握塑造智能的能力！

2025年，人工智能行业迎来全面井喷！大模型应用落地、智能驾驶商业化提速、AI机器人走进生活，三大赛道同步爆发的背后，是持续扩大的人才缺口，企业高薪抢人战愈演愈烈。在这波时代红利中，AI大模型开发方向强势崛起，成为就业市场的“香饽饽”，无论你是编程小白还是在职程序员，入局正当时！

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本文系统介绍AI Agent评估方法，强调系统化评估对解决Agent调试"盲飞"状态的重要性。详细阐述评估基本概念、不同类型Agent的评估方法及非确定性处理指标。提供从零构建评估体系的实操路线图，包括任务收集、评分器设计和长期维护策略。建议尽早开始评估，从真实失败中获取任务，组合多种评分器，并持续迭代提高评估质量。做过 Agent 开发的朋友应该都有体会：调试 Agent 是个苦力活。你改了个

OpenAI近期重磅推出为期六个月的“研究员驻留计划”，核心目标是用相对可控的成本吸纳并培育全球优秀AI人才。值得关注的是，该计划驻留期间的月薪直接拉满至1.83万美元！没错，在当前AI技术全面爆发的浪潮下，这仅仅是AI领域“准从业者”的薪资水平。这样的薪资力度，也侧面印证了AI赛道的火爆程度——无论是行业巨头还是初创企业，都在疯狂争抢相关人才。