我们认为这是至关重要的。对于用户的 Prompt 提示词，AI Agent 会基于大模型先做规划（Planning），拆解成若干子任务，然后对每个子任务分别执行（Action），同时对每一步的执行结果进行观测（Observation），如果观测结果合格，就直接返回给用户最终答案，如果观测结果不合格或者执行出错，会重新进行规划（Replanning）。或者更准确地说–构建 AI Agent 的原型很

我们认为这是至关重要的。对于用户的 Prompt 提示词，AI Agent 会基于大模型先做规划（Planning），拆解成若干子任务，然后对每个子任务分别执行（Action），同时对每一步的执行结果进行观测（Observation），如果观测结果合格，就直接返回给用户最终答案，如果观测结果不合格或者执行出错，会重新进行规划（Replanning）。或者更准确地说–构建 AI Agent 的原型很

文章解析程序员转型四大困境：路径依赖、高薪成本、技能单一和他人期望。在大模型时代，掌握AI大模型技术可提供高薪就业机会和职业发展新路径。文章提供完整学习路线和资源，帮助程序员突破转型瓶颈，实现薪资上浮10%-20%，并为未来创新创业奠定基础。在“大龄程序员的未来在何方”这篇文章里比较乐观地介绍了程序员保持竞争力的几个方向，但现实依然是残酷的：很多人将不得不离开软件开发工作，转型去从事其他职业。当你

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智能体（Agent）是一个能够代表用户，以高度独立性完成任务（Workflow） 的系统。它能理解用户目标，自主选择行动路径，并利用外部工具执行任务。简单来说，它是“能帮你做事的AI”，而不仅仅是“能和你聊天的AI”。比如你告诉它“帮我分析最新销售数据，并生成周报”，它不会仅仅生成报告模板，而会：1.查询数据库 → 2. 分析关键指标 → 3. 生成图表 → 4. 写出总结报告 → 5. 邮件发送

智能体（Agent）是一个能够代表用户，以高度独立性完成任务（Workflow） 的系统。它能理解用户目标，自主选择行动路径，并利用外部工具执行任务。简单来说，它是“能帮你做事的AI”，而不仅仅是“能和你聊天的AI”。比如你告诉它“帮我分析最新销售数据，并生成周报”，它不会仅仅生成报告模板，而会：1.查询数据库 → 2. 分析关键指标 → 3. 生成图表 → 4. 写出总结报告 → 5. 邮件发送

每一个Agent在投入运行之前，都要经历一个“诞生”阶段，即配置文件定义。这决定了Agent的“先天特质”和“人格”，为后续行为打下基础。静态配置可以理解为生成一个Agent实例，就像在游戏里创建一个角色。此时需要确定这名Agent用哪个大型语言模型作为“大脑”，以及基本的运行框架。创建阶段还包括赋予Agent一个角色设定（Profile），即定义它的身份、属性和行为模式。通过人工精心设定的静态配

每一个Agent在投入运行之前，都要经历一个“诞生”阶段，即配置文件定义。这决定了Agent的“先天特质”和“人格”，为后续行为打下基础。静态配置可以理解为生成一个Agent实例，就像在游戏里创建一个角色。此时需要确定这名Agent用哪个大型语言模型作为“大脑”，以及基本的运行框架。创建阶段还包括赋予Agent一个角色设定（Profile），即定义它的身份、属性和行为模式。通过人工精心设定的静态配

agent 这个话题其实是近年来最火的话题之一，这篇文章就来讲讲如何用go语言通过 mcp+llm+rag 做一个agent demo。代码都在github上 https://github.com/CocaineCong/llm-mcp-rag，过段时间B站会出coding视频，感兴趣的同学可以关注同名的B站账号～

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