AI Agent：从工具赋能到能力封装的新范式 AI Agent正引领软件从"功能实现"向"能力封装"的范式升级，通过"感知-决策-执行-反馈"的自主闭环，将特定岗位能力封装为可复用的数字化资产。本文拆解了AI Agent的核心架构，包含感知层、决策层、执行层和反馈层，并通过"金牌店长"和"调度老师傅&quo

文章摘要： 本文探讨了LangChain框架的适用性问题，指出其API设计复杂且存在冗余。作者认为框架的核心价值在于封装重复劳动、沉淀经验和统一代码风格，但LangChain在这些方面表现不佳。通过代码示例对比，文章展示了LangChain相比原生SDK的额外复杂度，并引用技术雷达将其评级下调。最后强调在简单场景下，开发者可能不需要依赖框架，直接使用官方SDK或Python原生功能更为合适。文章特

本文对比分析了提示工程、微调和检索增强生成(RAG)三种主流AI技术。提示工程操作简单成本低但定制性有限；微调可深度定制模型但资源消耗大；RAG通过结合外部知识库，在信息实时性、资源消耗和上下文相关性方面表现优异，成为平衡性能与成本的最佳选择。文章指出，RAG尤其适合需要最新信息的应用场景，其效果依赖于高效的向量数据库实现。三种方法各具特点，用户应根据具体需求、资源条件和预期效果选择合适的技术方案

Agent Skills是一套标准化技能说明书，旨在解决AI Agent在实际工作中的专业性和稳定性问题。它不同于一次性Prompt和功能性的Tool/MCP，而是提供长期可复用、版本化管理的"做事方法论"。文章详细介绍了Agent Skills的结构、配置方法及其与MCP的关系，并通过代码审查、数据抓取等案例展示了如何让AI Agent从"聪明"转变为真正

2025年开局，AI技术浪潮席卷而来，正以不可逆转之势重塑程序员的职业发展路径：阿里云官宣核心业务全域接入Agent架构，开启AI原生应用新时代；字节跳动后端岗位招聘中，30%明确标注需具备大模型开发相关能力；腾讯、京东、百度等头部企业开放的技术岗中，近80%与AI技术深度绑定；……大模型技术正驱动开发模式完成全方位迭代，曾经主流的CRUD开发范式，正逐步被更高效的AI原生应用开发所替代！对于程序

上图中（来源于Mem0[1]），左边是没有Memory的agent，右边是有Memory的agent，后者可以根据上图（来源：Mem0 [1]）直观对比了有无记忆能力的 Agent 差异：左侧无记忆的 Agent 无法感知用户的素食 + 忌乳制品偏好，给出的回复脱离需求；而右侧具备记忆的 Agent 能结合过往交互信息，精准输出符合用户需求的无乳制品素食菜单。

本文系统阐述了大规模AI系统的推理优化与部署策略，涵盖模型量化、剪枝等关键技术，并详细分析了不同平台的部署方法。重点讨论了实时应用中的延迟与吞吐量平衡、边缘AI部署的特殊挑战，以及性能瓶颈诊断与监控方案。通过PyTorch等框架的具体实现示例，展示了如何构建高效可靠的生产级AI系统，为实际应用提供了完整的优化路径和解决方案。

文章摘要： AI工具正在改变前端开发模式，开发者容易陷入"能力错觉"陷阱，误将AI生成代码的能力视为自身能力。当前AI已能快速实现布局、样式、接口对接等基础功能，但缺乏业务理解和体验优化能力。开发者需警惕核心竞争力的退化，转型为"AI驾驭+体验架构师"，聚焦于制定开发规范、优化用户体验、把控性能等AI难以替代的领域，建立与AI的共生关系而非简单依赖。

AI重构编程职业：程序员面临技能转型挑战 摘要： AI技术正在彻底改变编程行业，资深工程师Andrej Karpathy指出，程序员需要掌握agents、提示词、工具链等新抽象层，并建立理解AI特性的思维模型。这场变革被形容为"9级大地震"，资深工程师也在重新学习如何与AI协作。行业对此存在分歧，传统派代表Rob Pike持反对态度。适应变革的程序员将获得10倍效率提升，而不适

Agent 并无统一定义，不同视角下有不同解读。OpenAI 采用更高层次、更具思想领导力的方式来定义 Agent：Agent 是能独立代表你完成任务的技术系统。我个人并不认同这种定义。这种模糊表述无助于真正理解 Agent 本质，只是思想领导力的空谈，毫无实践价值。对比 Anthropic 的定义："Agent"有多种定义方式。有些客户将其视为能长期自主运行、使用多种工具完成复杂任务的完全自治系