AI Agent开发成为大厂实习热门岗位，旨在解决大语言模型(LLM)的局限性。LLM本质是token预测机器，存在信息滞后和"幻觉"问题。Agent通过整合工具调用、环境感知和自主决策能力，形成"思考→行动→观察"的循环。目前主流方法包括ReAct(推理与行动交织)和Plan-and-Execute(先计划后执行)。ReAct采用TAO闭环(Thought

本文介绍了如何利用Elasticsearch构建高效的内容搜索系统。针对传统数据库搜索性能差、排序单一等问题，作者通过倒排索引、中文分词等技术优化搜索体验。系统采用读写分离架构，将MySQL数据异步同步到ES，并冗余展示字段提升查询效率。索引设计遵循"检索用Text+分词，过滤用Keyword"原则，结合"索引宽、查询窄"的分词策略平衡召回率与准确率。搜索逻

至此，整个 RAG 的流程就走完了。准备：把长文档切成小块 -> 把小块通过 Embedding 转成向量 -> 把向量存入向量数据库。回答：用户提问 -> 把问题转成向量 -> 去向量数据库召回相似的块 -> 用 Cross-Encoder 对候选块重排 -> 把最相关的块作为 Context 发给 LLM -> LLM 生成回答。通过这套机制，我们完美地解决了 LLM 上下文窗口有限、私有知识

AI技能包：从实验功能到行业标准的三月革命 2025年底，Anthropic推出的Claude Skills功能在三个月内迅速演变为全球AI生态的开放标准，微软、OpenAI等巨头纷纷跟进。Skill作为AI的"技能包"模板，通过结构化指令、自动加载和开放标准，实现了从普通提示词到工程化能力的跃升。其核心在于三层文件夹结构和渐进式披露机制，使AI能动态调用所需技能而不占用过多资

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摘要： 2026年，AI工程的核心从“Prompt工程”转向“Harness Engineering”——通过构建模型外围的基础设施（如约束规则、记忆系统、验证机制等），将大模型的原始智能转化为可控、稳定的生产力工具。实验表明，同一模型搭配不同Harness架构，性能差距可达14个百分点。典型案例如Claude Code的TAOR循环和Meta-Harness的自动化优化，展现了Harness如何

本文深度解析了2026年Claude Code源码泄露事件所揭示的技术体系。这个由51万行TypeScript代码组成的工业级AI Agent平台，展现了五项核心设计原则：严格的能力边界控制、Fail-closed安全默认、上下文工程优先、模块可组合性以及编译时优化。系统采用双层状态机设计的Agent Loop执行引擎，支持7种错误恢复路径和10种终止条件，形成从用户输入到记忆整理的闭环流程。通过

摘要： 2026年，AI工程的核心从“Prompt工程”转向“Harness Engineering”——通过构建模型外围的基础设施（如约束规则、记忆系统、验证机制等），将大模型的原始智能转化为可控、稳定的生产力工具。实验表明，同一模型搭配不同Harness架构，性能差距可达14个百分点。典型案例如Claude Code的TAOR循环和Meta-Harness的自动化优化，展现了Harness如何

你有没有过这种经历？同事突然提了离职，交接文档写了三页纸，你追着问了三天，最后他说 “哦那个接口的逻辑我忘了，当时是临时写的”，然后就光速拉黑了你，留下你对着一堆烂代码抓瞎？或者，分手之后你翻着聊天记录，突然好想再跟前任说句话，哪怕只是像以前一样，听他用那种欠揍的语气跟你拌个嘴？再或者，被老板PUA 到崩溃，你好想提前知道，他下一句是不是就要说 “年轻人要打开格局”？最近 GitHub 上有一场诡

Function Calling：让大语言模型具备调用外部工具的能力 核心要点： Function Calling是大语言模型将自然语言转化为结构化请求以调用外部函数/API的能力 完整交互流程涉及用户、工具、应用服务器、API层和大模型五个角色 一个具备Function Calling能力的模型需要能：解析工具列表、正确选择工具并生成参数、解析工具执行结果 Function Calling与MC