使用过Android手机的同学都会有所体会，随着时间的推移，手机系统运行会逐渐变得缓慢，打开APP的速度也会越来越慢。这主要是由于以下原因：首先，Android系统的源代码是开放的，各大手机厂商会根据自己的需求对系统进行定制开发。虽然这带来了系统碎片化等问题，使得不同设备之间的系统差异较大，影响了用户体验。其次，APP开发人员需要针对不同的系统进行各种适配，而开发人员的水平参差不齐，导致开发出来的

那AI Agent和LLM（Large Language Model，大型语言模型）是什么关系呢？可以这么简单理解，大模型是AI Agent实现的前提和基础。我们可以把AI Agent与LLM形象地比作生物体与其大脑，AI Agent有手有脚，可以自己干活自己执行，而LLM呢，就是它的大脑。举个栗子，你的厨房有个AI大厨 —— AI Agent。如果只用AI大模型，它可能只能给你输出一份食谱，告诉

上下文工程（Context Engineering）是一个在人工智能领域逐渐走红的新术语。行业内讨论的焦点正从“提示词工程”（prompt engineering）转向一个更广泛、更强大的概念：上下文工程（Context Engineering）。托比·卢克（Tobi Lutke）[1]将其描述为“为任务提供完整的上下文背景，使大语言模型能够合理解决问题的一门艺术”，他说得很到位。随着 Agent

在当今数字化时代，AI 大模型正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。AI 智能体作为智能应用的核心，承载着企业创新和效率提升的重任。然而，随着业务需求的复杂化，AI 智能体的开发和部署面临着诸多挑战。传统开发模式下，每个 AI 智能体都需要独立寻找接口、解析数据、编写适配代码，导致开发效率低下、重复工作量大，严重限制了 AI 智能体应用的规模化发展。为了解决这些问题，基于 MCP（Mode

随着LLM性能的进步，人们不再需要为了想出一个像咒语一样的prompt而绞尽脑汁了。但是，随着Agent的发展和任务场景的高度复杂化，如何把正确的信息给到LLM，已经不再是一件显而易见的事情。我们的挑战逐渐从“如何写好一个prompt”，升级成为了“如何为Agent的每一步，动态组装一个正确、完整且高效的Context”。

大语言模型（LLM，Large Language Model）：字面意思，就是“规模很大的语言模型”。它能像人一样理解文字、生成文字，甚至做简单推理（比如“因为下雨，所以出门要带伞”）。深度学习（Deep Learning）：LLM的“底层技术”，模仿人脑神经元的工作方式，用多层“神经网络”处理信息。就像多层滤网，一层一层提炼数据里的规律。

我发现独立Agent一般都“高调登场”，尽其所能向全世界宣布“我来了！”而大厂现有产品中的Agent功能上线普遍比较“低调”，一定会经过长时间的内测、灰度，才会小范围上线，例如“淘宝AI万能搜”至少是在半年前就听说在做，至今才上线。

DeepSeek-V3.1官宣了，作为首款「混合推理」模型，将开启智能体新时代。新模型共有671B参数，编码实力碾压DeepSeek-R1、Claude 4 Opus，登顶编程开源第一。官宣了！刚刚，DeepSeek正式上线DeepSeek-V3.1，这是迈向智能体时代第一步。新版V3.1采用了「混合推理」，一个模型，两种模型：思考与非思考（自主切换）。

文章详细介绍了LangGraph框架中的Handoffs（交接）和Supervisor（主管）模式，这是构建多智能体系统的两大核心技术。通过Command原语实现智能体间的灵活交接，以及中央主管智能体协调多智能体工作的Supervisor模式。文章还提供了状态管理、性能优化等高级特性，并展示了构建智能客服系统的实战案例，帮助开发者掌握构建生产级多智能体系统的关键技术。

本文深入分析了RAG系统面临的安全威胁，特别是间接Prompt注入(IPI)攻击和数据外传通道。通过EchoLeak和AgentFlayer两个最新漏洞案例，揭示了攻击者如何通过隐藏指令和自动外传机制窃取企业敏感数据。文章强调传统安全假设的不足，并提出多层防御策略：输入净化、权限最小化、上下文隔离和输出拦截，为企业和开发者提供了一套完整的RAG安全防护框架。