在任何技能中，最具价值的部分是“Gotcha”部分，也就是Agent可能踩的坑。例如，一个Standup Meeting发布技能可能会维护一个 standups.log 文件，记录每次发布的内容，这意味着下次运行时，Claude 可以读取自己的历史记录并告知自昨天以来发生了哪些变化。通过实施明确的菱形门禁条件（例如，在从文档字符串生成到最终组装之前需要用户批准），管道确保Agent无法绕过复杂的任

,"分析当前目录下的data子目录的sales.csv，""然后生成一个友好的plot的png图片""（图片里的文字用Heiti TC字体），""完成后，把分析结果写到./data/sales_analysis.md"},这条 prompt 包含了三个子任务：读取并分析数据→生成可视化图片→ 指定Heiti TC字体（macOS 上的中文字体），避免中文乱码输出分析报告→ 写入Agent 需要自主

在 Agent 开发中，对话历史会不断累积并快速耗尽上下文窗口。一个常见且棘手的问题逐渐浮现：随着任务推进，对话历史的不断累积会迅速耗尽上下文窗口，导致信息丢失甚至任务中断。特别是在 DeepAgents 这类复杂智能体中，中间消息和上下文信息更是急剧增加，进一步加剧了上下文窗口的压力。今天要介绍的Summarization（摘要中间件），正是为解决这一痛点而生的利器。我的ai-demo代码库，当

在人工智能领域，GPT（Generative Pre-trained Transformer，生成式预训练Transformer）无疑是近年来最具影响力的技术突破之一。从2018年GPT-1的首次亮相，到ChatGPT引发全球AI热潮，再到GPT-4展现出令人惊叹的多模态能力，GPT系列模型一直在刷新我们对自然语言处理可能性的认知。本文将深入剖析GPT的架构设计，探讨其背后的核心原理，帮助读者建立

我基于官方api做了一些简单抽象，方便做功能验证和写MVP案例，完整代码见仓库地址：欢迎star ：）Collections 和实体类似于关系数据库中的表和记录。Collection 是一个二维表，具有固定的列和变化的行。每列代表一个字段，每行代表一个实体。

StarRocks作为主流的MPP OLAP引擎，在AIGC日益火热的当下，我们也可以在OLAP基础上叠加AI能力，同时做结构化分析、语义搜索两大类事情，大大提高数据利用效率，扩展数据使用场景。

本文介绍了StarRocks MCP工具的安装配置流程。首先需要安装Python 3.12环境并配置DeepChat Agent，然后下载官方MCP工具。配置步骤包括验证MCP连接和DeepChat中的服务设置。最后提供了使用案例，展示如何通过自然语言指令完成集群状态查看、建表、数据插入和SQL分析等操作。整个流程实现了通过对话方式管理StarRocks数据库，简化了数据库操作。

在大模型应用开发中，让 LLM 调用外部工具始终是架构设计的核心命题。从早期的 Function Calling，到 LangChain 的 Tool 体系，再到 Anthropic 提出的，工具调用的标准化和可扩展性不断被推向前沿。本文从一个实际项目出发，完整展示如何在DeepAgents 框架 (v0.5.3)中集成 MCP 协议，构建一个既能调用本地工具、又能通过 MCP 协议调用远程服务的

但迟迟不review。3.13发邮件讨论FLIP-436，3.19投票，3.22投票通过，4.7终于合入了，跨度达到了两年多，终于完成了。目前：merged 2024.6.14 为了赶1.20 code freeze，半夜2点完成FLIP-436后，起来又发现CI失败了，排查是其他人刚提交的一个commit里的test有bug，很快修复了提了pr。切换到0.235版本后，同样的代码报错了，dele

本体论查询是 OpenFoundry 的核心查询能力。它不同于传统 SQL，而是基于图遍历用户问："所有下单超过 1000 元的用户"本体论查询流程：1. 从所有 User 对象开始2. 沿着 placed_order 边找到 Order3. 过滤 amount > 1000 的订单4. 返回符合条件的用户代码质量高：统一的服务结构、自动化的代码生成、完善的测试覆盖架构现代：微服务 + 图遍历查询