2025年企业级RAG系统正从纯文本向多模态知识库演进。KnowFlow v2.3.0实现了视频作为可检索的一等公民数据源，通过五阶段流水线（ASR转写、关键帧提取、智能切片、VLM描述、Chunk组装）将视频转化为结构化知识。该系统采用Whisper ASR作为主模态，配合关键帧压缩和智能切片策略，使视频内容可精准检索定位。此次升级还优化了UI权限体系，降低部署成本，为企业构建可落地的多模态知识

本文探讨了大模型记忆系统的工程实现，分为短期记忆和长期记忆两个维度。短期记忆通过上下文缩减、卸载和隔离等策略管理会话内信息，如AgentScope的AutoContextMemory提供6级压缩策略。长期记忆则采用Mem0架构，通过Record（提取事实并向量化存储）和Retrieve（检索并重排）流程实现跨会话记忆。两者协同工作，既保证单次对话连贯性，又能实现个性化用户体验。当前技术趋势包括记忆

摘要： 上下文工程是AI智能体开发的核心技术，通过系统管理模型可访问的信息空间（系统提示、对话历史、长期记忆等），使其从“理解”升级到“执行”。相比传统提示词工程，它更关注动态信息调度与质量优化，解决长上下文导致的记忆衰减、污染等问题。四大核心策略包括写入（存储）、选择（过滤）、压缩（精简）和隔离（分治）。业界实践如Claude Code的三层记忆架构和Manus的KV缓存优化展示了高效上下文管理

Spec Workflow MCP是一个基于Model Context Protocol（MCP）的开发辅助工具，通过结构化规范驱动开发流程。它将需求、设计、任务和实现全流程自动化管理，结合实时仪表盘与AI工具，解决传统开发中需求模糊、设计与实现脱节等问题。核心组件包括MCP Server提供项目上下文、实时仪表盘跟踪进度、结构化项目目录组织文档。工具支持多语言、快速集成主流IDE，实现从需求到代

Anthropic推出Agent Skills，通过结构化文件夹（含SKILL.md）为Claude等智能体注入领域知识与可执行代码，解决大模型在现实任务中的局限性。该设计采用三级信息加载策略（元数据、主指令、扩展资源），实现按需调用，突破上下文窗口限制。以PDF表单填写为例，展示如何将代码工具与操作流程打包成技能模块。文章强调开发评估、安全考量及未来生态，其极简设计（文件夹+MD文件）让普通用户

摘要：Claude Code作为Anthropic推出的AI编程助手，通过自然语言处理技术实现智能代码辅助。文章详解其核心功能：/init命令自动建立项目知识库，/compact优化对话效率，/clear重置上下文；介绍IDE集成与对比修改功能；分享think系列Prompt提升思考深度，以及命令行模式和长期记忆管理。还包含MCP Server集成方法，并通过案例展示Claude Code如何优化

本文详细介绍了如何安装、配置和使用Claude Code进行自动化开发。主要内容包括：系统要求与安装方法（支持npm、PowerShell和curl等多种方式）；API密钥获取与环境变量设置；基础命令与交互模式；高阶配置与环境变量管理；MCP协议扩展功能（连接外部服务）；子代理系统配置；Vim模式快捷键等。文章还提供了常见问题解决方案和团队协作建议，强调配置即代码、权限最小化和版本控制的原则。通过

摘要：AI智能体正加速重塑企业工作模式，其发展分为五级阶梯（L1-L5），从简单执行到自主决策。技术架构包含感知、规划、记忆等五大核心组件，分层实现任务闭环。企业应用分为流程自动化和超级智能体两类，已在实际场景中显著提升效率。当前落地面临错误复合、成本高企等挑战，需通过任务拆解、无状态设计等方案优化。未来，AI智能体将成为人机协同的关键加速器，释放员工创新潜力。开发者应把握技术进化机遇，参与架构优

摘要： Prompt工程通过结构化指令（User Prompt与System Prompt）精准控制AI输出，是提升大模型交互效率的核心技术。User Prompt聚焦具体任务（如代码审查、表格生成），而System Prompt预设AI角色与行为边界（如医学顾问规范）。二者协同优化需遵循RTF结构（角色-任务-格式）、细节约束及版本管理。行业实践表明，结合自动化工具（如PromptPerfect

CodexMCP是一款开源AI编程协作工具，旨在实现Claude Code与Codex的高效协同。通过MCP协议，它整合了Claude Code的需求分析、架构规划能力与Codex的代码生成、优化功能，支持多轮对话、持久化会话和并行任务调度。相比官方版本，CodexMCP新增推理追踪、错误处理等企业级特性，提供更稳定的开发体验。安装简便，支持跨平台使用，开发者可专注业务逻辑，由工具智能调度AI分工