大多数Agent教程炫技，但离产品远。我的实践证明：Agent能帮你扫行业、滤方向、产MVP，对创业者是极强杠杆。如果你感兴趣，关注我的Agent Learning Journey，我们一起从“聊天AI”转向“行动AI”。（代码详见GitHub：https://github.com/kestiany/agent-from-scratch/blob/main/src/examples/crew/op

Think / Act / Evaluate 的真正意义，并不是“拟人化思考”，当我把 Agent 写成一个 while-loop 时，Agent 框架越来越多，教程也越来越多，但我却。我的 Agent 内部“状态”长什么样？我的 Agent 通过哪些步骤完成任务？我的 Agent 接收什么类型的输入？这些问题的答案，可能因人、因产品而异，而是类似飞机的**“黑匣子”** ——我的 Agent 在

不要看一个 Agent 能回答多少问题，而要看它能否在该沉默的时候沉默。Week 4 结束了。这不是一个终点，我没有在追风口，我是在搭一套可以长期演化的系统。

仓库：https://github.com/kestiny18/spring-nacos-mcp （Apache-2.0）8 个只读工具：环境列表、读配置、应用级配置（含 shared-configs）、列表、全文搜索、跨环境 diff、服务列表、实例列表Nacos 1.x/2.x 实测可用，3.x 走 v1 兼容 + v3 登录回退如果你的团队也在用 Spring Cloud + Nacos，欢

这篇文章探讨了在大型代码库中使用AI编程工具（如Claude Code、Codex）时的核心挑战和解决方案。作者指出，AI编码效果不仅取决于模型能力，更取决于围绕模型构建的"Harness"（扩展能力框架），并总结了六个关键扩展点： Prompt设计 - 明确任务边界 上下文文件优化 - 编写AI难以推测的关键信息 Hooks机制 - 实现自动编译、检查和PR生成 Skills封装 - 将复杂流程

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情感分析”问题，是指我们根据一段文字，去判断它的态度是正面的还是负面的。电商评论分析社交媒体舆情监控客户服务质量评估维度传统方法LLM方法开发速度慢（需数据收集+训练）快（即时API调用）准确率领域内高，跨领域低泛化性强，领域适应快硬件需求CPU即可运行小模型需要GPU/API调用适用场景固定领域的大规模分析灵活需求、小样本场景成本前期训练成本高，后期推理成本低按API调用次数计费。

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Reflection 不是锦上添花，而是Agent 能否成为工程系统的最低门槛。如果模型这一步错了，系统有没有能力阻止它继续往下跑？如果答案是否定的——那你已经知道问题出在哪里了。