Agent Skills是一种标准化格式，旨在为AI智能体提供专业知识和工作流程。它通过“技能包”机制，将指令、脚本和资源组织成文件夹，使智能体能自动发现并执行，提升工作效率。Agent Skills解决了AI在领域专业知识、组织特定上下文和可重复工作流程方面的不足，避免了提示词漂移、工作流约定丢失和指令膨胀等问题。它具有领域专业化、能力扩展、可重复工作流和跨平台互操作性的核心价值，适用于代码审查

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应

Reasoning（推理）：分析当前情况，制定计划Action（行动）：执行具体操作，如调用工具循环：基于行动结果继续推理和行动这种模式特别适合需要外部信息获取和多步骤推理的复杂任务。steps: int # 记录ReAct循环步数状态是LangGraph的核心概念，TypedDict提供了类型安全，operator.add实现了消息的自动累积。使用TypedDict定义状态结构，确保类型安全和代

检索增强生成技术的发展，正在重构大语言模型与外部知识的交互方式，为 AI 应用的落地提供了更可靠、更灵活的技术路径。2025 年多模态融合、动态知识管理等核心突破，进一步拓宽了 RAG 的应用边界，使其从文本领域走向更复杂的真实场景。作为科研工作者，我们既要关注技术创新带来的性能提升，也要重视实际应用中的落地挑战。未来，随着算法优化、架构创新和行业实践的不断深入，RAG 技术必将在更多领域发挥核心

对于刚入门大模型、想落地轻量模型的程序员和小白来说，知识蒸馏是绕不开的核心技术——它的核心目标，就是把大型复杂模型（业内统称“教师模型”）里沉淀的知识、推理逻辑和决策能力，高效迁移到参数更少、运行速度更快、部署成本更低的小型模型（“学生模型”）中，最终实现“轻量不缩水、小模型也有强性能”的效果，完美适配边缘设备、低算力服务器等资源受限的实际开发场景，也是程序员落地大模型项目的关键突破口。

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应

本文介绍了如何利用MCP架构从零实现一个完整的Agentic RAG系统，展示了MCP与RAG、Agent的有趣融合。内容涵盖MCP与Agentic RAG的融合思考、MCP标准下的Agentic RAG架构设计、MCP服务端实现RAG-Server（基于LlamaIndex）以及MCP客户端实现Agent（基于LangGraph）。文章还详细阐述了服务端和客户端的设计重点，包括工具实现、缓存机制

最近刷招聘网站时，我明显发现一个趋势正在席卷整个技术圈：以往技术岗招聘，核心考察的都是“能否独立搭建常规系统框架”“是否具备数据库存储优化能力”这类传统硬技能，而现在，几乎所有技术岗位的招聘要求里，都悄悄新增了关键一条——“拥有大模型实际应用经验者优先”，甚至不少中小企业的入门岗也开始跟风提及。从ChatGPT引爆全球科技圈，到国内字节、阿里、百度等大厂密集推出自研大模型，再到各行业专用大模型（如

从 0 看懂 Transformer：主流大语言模型的核心架构拆解，程序员 & 新手速学