想象一下，你新招了一位天才员工，他博闻强识（预训练模型），但记忆力极差，且知识停留在去年（训练数据截止）。公司最新的产品手册、客户协议，他一概不知。RAG就像是给这位天才配了一个随身文件柜（知识库）和一个高效秘书（检索系统）。每当员工需要回答问题时，秘书会迅速从文件柜中找出相关文件，员工结合这些最新资料，给出准确答复。技术定义：RAG通过让大模型在生成答案前，检索并参考外部知识源，来优化其输出。它

敏叔，我的Agent怎么老是干不好活？像个智障一样！这个问题我可太有感触了。一开始我也觉得，不就是给Agent配几个工具嘛，能有多难？结果用下来之后发现，Agent Skills（技能）这玩意儿，配置好了是智能助手，配置不好就真成“智障”助手了。今天我就把踩过的坑、总结的经验一次性倒出来，带你彻底搞懂Agent Skills到底该怎么玩，怎么让你的Agent真正“聪明”起来。说人话，Agent S

在2026年，MCP已成为Agent基础设施的基石，比如在电商Agent中调用支付API，或研究Agent查询数据库。没有MCP，早期的工具调用很乱（每个模型格式不同），现在统一后，开发效率提升3倍以上。它常与A2A结合：Agent间协作时，用MCP调用底层工具。这张是MCP最经典的架构分解图：图中左侧是运行了LLM应用的MCP Host，通过MCP Client发出标准化请求；中间是上下文管理器

几年前被公司裁掉之后，赖利蔡斯开始决定自己单干，于是他一边疯狂地学习，阅读了《百万富翁快车道》学会了如何通过产品或软件业务将时间和金钱分开，读了《Built to Sell》《The E-Myth Revisited》，学习了如何做生意，如何运营。哪怕他已经实现了财富自己，但还是会经常写Python代码。刚开始他开发、营销、销售和会计什么都做，后来拥有了几个专职人员，2020年开始招聘组建了整个公

AutoFlow是 PingCAP 开源的一个基于LlamaIndex和DSPy构建的 Graph RAG 知识库工具，可以让开发者快速构建一个对话式知识库聊天助手，现已在 GitHub 正式开源。在AutoFlow的0.4.0版本中，。马建仓看到本次更新后也是迫不及待上手实践，最终实现了一行代码没写，快速搭建出了一个基于本地知识库的问答机器人，那么下面就和马建仓一起开始吧！

在本教程中，我们将详细探讨。

ModelScope‌是一个由阿里巴巴集团推出的开源模型即服务（MaaS）平台，旨在简化模型应用的过程，为AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站式模型服务产品。该平台汇集了多种最先进的机器学习模型，涵盖自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域，并提供丰富的API接口和工具，使开发人员能够轻松地集成和使用这些模型。‌官方网站。

嘿，大家好！这里是一个专注于AI智能体的频道~DeepSeek刚刚又发补给了，补给4件套。包含2个配置项，不要设置system prompt + temperature 设置为0.6。还有大家比较期待的官网的，接入搜索的R1的prompt设计及最佳用法！以及如何缓解R1系列模型绕过思考的解决办法。在DeepSeek 官网版本，没有使用系统提示词，而是为文件上传和网络搜索设计了两个特定的提示词以获得

本文详细介绍了使用Dify平台调用DeepSeek-V3大语言模型，对电商退款原因进行智能分类的完整流程。包括创建知识库、构建应用工作流、配置提示词、测试发布及批量运行等步骤，展示了大语言模型在文本分类任务中的实际应用价值，为开发者提供了可复现的实战案例。在电商领域的数据分析中，经常需要对一些文本进行分类统计，比如对用户填写的各类原因进行归类。

随着 AI Agent（智能体）技术的爆发，未来我们也必将从“人与 AI 对话”的时代迈向“AI 与 AI 协作”的时代。然而，目前的 Agent 大多像是“独行侠”——它们各自拥有相关的专业能力，却很难跨越框架、跨越服务器进行协作。而Google 发布的为了解决这类问题。其作用未来或许可以和Anthropic 推出的— 1 什么是 A2A (Agent2Agent) 协议？准化 AI Agent