站在2026年的时间节点，人工智能已告别单点技术突破的零散阶段，迈入“技术聚变、产业深耕、治理规范、风险凸显”的全方位演进期。全球范围内，技术迭代、产业渗透、能源约束与制度完善多重力量交织，推动AI从“会生成”向“会规划、会行动”跨越，从“效率工具”升级为重塑经济社会的核心引擎。

要区分Agent Skill与Rules，首先要跳出“都是完成任务的方式”这一表层认知，抓住二者的本质内核。简单来说，Rules是“预设的固定指令”，是AI必须遵守的“硬约束”；而Agent Skill是“习得的灵活能力”，是AI运用知识解决问题的“软能力”。二者的定义差异，直接决定了它们在AI工具中扮演的不同角色，也决定了其携带方式的本质区别——Rules是AI工具始终携带、全程生效的“基础准则

这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。Skills 的关键优势在于其“渐进式披露”的智能加载策略，这类似于查字典时先看目录，再找章节，最后查阅附录，而不是背诵整本字典。作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。如果你想更深入地

当GPT-4的128K上下文窗口仍被百万字技术文档轻松“撑爆”，当长文本处理不得不依赖繁琐的分块压缩，我们是否误入了“扩大上下文”的军备竞赛？MIT CSAIL团队提出的递归语言模型（RLM）指出了一个反直觉方向：真正的突破不是扩展内存边界，而是让模型学会编程式思考。

主流云厂商的函数计算服务普遍采用 MicroVM 或强化容器技术作为执行单元。每个函数实例运行在一个轻量级、启动迅速的 MicroVM 中，具备完整的内核隔离。这种架构从进程、内存、文件系统等多维度实现安全保障。Agent 的请求模式具有高度不确定性。函数计算的毫秒级扩缩容能力，让开发者无需担心容量规划，轻松应对从零到万级并发的波动。传统常驻服务无论是否处理请求，均持续产生费用。而函数计算采用“用

即，是一个，旨在为大型语言模型（LLMs）应用提供一个标准化的接口，使其能够外部数据源、工具和系统。

这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。，用「发现 → 样例 → 运行 → 任务追踪」的标准化流程降低多模型接入成本，适合构建自动化、批量化 AI 工作流。如果你想更深入地学习大模型，以

创建一个新文件 registrations.py 来存放功能注册逻辑。"""MCP 功能注册模块集中定义工具(Tools)、资源(Resources)和提示词(Prompts)"""import sys# ---------- 工具 (Tools) 注册 ----------"""注册所有工具函数到MCP实例""""""计算两个整数的和。

在第1章中，我们引入了智能体式AI系统的概念。此处关键在于巩固我们对AI智能体的定义。AI智能体可以被理解为一种系统，通常由LLM驱动，被设计用来感知其环境、做出决策，并采取行动以实现特定目标。这个定义描述的是一种更自主的实体：它具有持续性的目标，并且其运作不止于“对提示做出响应”。智能体具备一定程度的自我治理能力，使其能够在无需持续、直接人工干预的情况下独立运作以实现目标。一旦目标被设定，智能体

LangChain4J就像Java的Spring框架一样，为LLM的接入提供了一套标准的接入能力。LangChain4J是LangChain在Java生态下的具体实现，用于构建基于LLM的应用和Agent系统。LangChain4J为不同的LLM提供了一个统一的API，屏蔽了底层API供应商的实现和调用差异，开发者可以使用LangChain无缝切换不同的LLM。