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Agent经典定义为“任何能够通过传感器感知其环境，并通过执行器对其环境产生行动的事物”。[9]在AI领域，Agent被赋予了更强的智能特性，包括自主性、反应性、交互性、学习/适应性和主动性等。自主性：能够在没有人类或其他Agent直接干预的情况下，独立控制其内部状态和自身行为。反应性：能够感知其所处的环境，并对环境中发生的变化及时做出响应。交互性：能够通过某种Agent通信语言(ACL)或其他机

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低效提示“写一份市场报告。高效提示“你是一位拥有10年经验的市场研究分析师，擅长撰写半导体行业报告。请使用波特五力模型分析AI芯片市场竞争格局，包含具体数据和案例。角色提示模板你是\[角色名称\]，拥有\[X年经验\]，擅长\[核心技能\]。在\[领域/场景\]中，你以\[独特风格/方法\]著称。当处理\[任务类型\]时，你会优先考虑\[关键因素1\]、\[关键因素2\]，并确保输出包含\[必要元

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MCP（Model Context Protocol）是一个标准化协议，专门用于AI应用程序与外部工具和数据源的连接。想象一下，如果AI智能体是一个万能助手，那么MCP就是它的"工具箱接口"，让它能够标准化地使用各种外部工具。通过这个完全本地化的MCP客户端，我们实现了AI智能体与数据库的无缝对话。整个系统不依赖任何外部API，保证了数据的安全性和隐私性。最重要的是，这种架构非常灵活，你可以根据自

本文档旨在作为理解大语言模型（LLM）后训练基础的指南，涵盖了从预训练模型到指令微调模型的完整流程。从“下一个token预测”到“指令遵循”的转变过程有监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）基础，包括数据集构建与损失函数各类强化学习技术（RLHF、RLAIF、RLVR）及奖励模型的详细解析用于评估模型质量的评估方法从预训练模型到指令微调模型的过程基础模型（或预训练模型）

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MCP 是由 Anthropic 于 2024 年提出的一项开放标准，旨在为大型语言模型（LLM）提供一种标准化的方式以连接和交互外部数据源、工具和服务。它被誉为AI 系统的“USB-C 接口”，使得不同的 AI 模型能够以统一的方式访问各种外部资源，从而增强其功能和应用范围。

随着 AI 日益普及，各行各业都在积极探索如何在实际的工作中运用 AI，这其中，已经被验证有效地一条路径就是利用 AI 辅助开发，尤其是在编码的这个环节。AI 开发工具的发展*程序员早期的使用基本集中在向各种大模型提问，帮忙解决开发中遇到的各种问题。从[1] 开始，新一代的 AI 开发工具开始真正进入到程序员的日常工作中。Github Copilot 的能力集中在自动代码补全以及让 AI 根据提示