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介绍 Agent Lightning 的定位与核心架构，并给出从易到难的上手路线：先采集轨迹与回放，再做 APO 提示词优化、SFT 微调、VERL 强化学习，最后把它落到真实业务的评估与持续改进闭环。

从“为什么需要长期记忆”讲起，深入浅出介绍 Mem0 的核心概念与工作流，并给出可直接跑通的 Python 示例与落地建议。

本文详细介绍了如何在 LangChain 框架中集成 Model Context Protocol (MCP)，通过具体的代码示例展示如何构建能够动态获取和使用外部上下文的智能应用。

本文详细介绍了如何将 LangChain 框架接入 MCP（Model Context Protocol），通过代码示例和最佳实践，帮助开发者高效管理大语言模型的上下文，提升应用性能。

本文深入剖析LangChain框架中短时内存与长时内存的设计原理、实现机制、应用场景，并结合LangGraph的持久化能力，为构建复杂、可扩展的AI代理提供最佳实践。

详细分析三个间歇性降低 Claude 响应质量的基础设施错误,解释问题原因、检测和修复过程以及改进措施。

介绍 Claude Code 的两个新沙箱功能:沙箱化 bash 工具和云端 Claude Code,如何通过文件系统和网络隔离提升安全性并减少权限提示。

探讨如何通过初始化智能体和编码智能体的两阶段解决方案，让 Claude Agent SDK 在多个上下文窗口中有效工作。

深入探讨构建 Claude Research 系统的工程挑战和经验教训，分享多智能体系统的架构设计、提示工程和评估方法。

介绍如何使用 Claude Agent SDK 构建自主代理，包括代理循环设计、上下文收集、执行方式和工作验证的最佳实践。

Anthropic 分享了与客户合作构建 LLM Agent 的经验，介绍了从简单可组合模式到自主 Agent 的最佳实践，包括工作流模式、构建块和实际应用案例。

介绍如何使用模型上下文协议(MCP)进行代码执行，提升Agent的能力

介绍了上下文检索（Contextual Retrieval）技术，通过在嵌入前为每个片段添加上下文信息，将检索失败率降低了 49%，结合重新排序可降低 67%。

介绍如何为AI Agent设计和实施有效的评估系统

介绍了为 AI Agent 设计上下文的原则和模式，包括如何组织上下文、引导推理以及管理会话以获得最佳性能。

介绍了 Agent Skills 的概念，这是一种模块化的能力封装方式，通过文件夹组织指令、脚本和资源，让 Agent 能够动态发现和加载特定技能。

Claude 现在可以动态发现、学习和执行工具，以在现实世界中采取行动。介绍了工具搜索工具、程序化工具调用和工具使用示例三大功能。

介绍了一个简单而强大的"think"工具，为 Claude 在复杂任务中提供结构化思考空间，显著提高了在策略遵循、一致决策和多步问题处理方面的表现。

介绍了如何编写和优化 AI Agent 使用的工具，包括原型构建、评估运行、与 Agent 协作改进工具，以及编写高质量工具的核心原则。

本文总结了LangGraph构建有状态AI代理的核心最佳实践，包括设计清晰的状态结构、强制使用检查点、利用子图模块化、合理引入人机协作及用LangSmith调试等，结合实战示例说明如何应用这些策略，帮助开发者构建可靠、可扩展的AI代理。

LangGraph是LangChain推出的低级别 orchestration框架，专注于构建长期运行、有状态的AI代理。本文介绍了其核心优势（持久化执行、人机协作、全面内存管理等）、快速入门例子（构建天气查询代理）、核心概念（图、状态、检查点）及生态整合，帮助开发者快速上手LangGraph。

通过分析AI助手的提示词系统，总结可以应用到实际工作中的方法论和最佳实践，包括任务分解、沟通规范、代码规范等多个方面。

本文系统梳理了OpenAI最新发布的GPT-4.1系列模型的核心亮点、技术突破与行业意义，涵盖其上下文窗口、编码能力、多模态处理、指令遵循等方面的重大升级。

本文面向AI/大模型开发者，系统梳理MCP协议的设计思想、分层架构、消息格式、典型能力、安全机制与开发实践，帮助读者深入理解和落地实现MCP协议。

本文介绍了如何使用DeepSeek AI模型和MCP框架构建一个多功能代理系统，包括天气查询、Shell命令执行和时间信息获取等功能的实践经验。

Andrew Ng分享了他对何时应该以及何时不应该使用微调技术的见解，基于他在多家公司的观察。

DeepSeek在2025年3月24日发布了V3-0324版本，这次更新带来了显著的性能提升。新版本在推理能力、编程能力和中文语言处理方面都有重大突破，特别是在MMLU-Pro、GPQA等基准测试中取得了优异成绩。该模型采用MIT开源许可，包含约685亿参数，并支持高达128K的上下文长度，在AI领域树立了新的标杆。

总结在AI驱动开发过程中的经验和最佳实践，包括如何更好地利用AI助手进行开发。

如何通过包含输入/输出数据集的功能测试，以系统化方法评估提示，使复杂人工智能任务的提示工程更加可靠。

本文提供了跟踪大语言模型(LLM)最新发展和趋势的全面资源导航，包括研究论文、技术博客、行业动态、社区讨论和开发工具等。帮助读者在快速发展的AI时代保持信息更新，紧跟前沿技术潮流，不错过LLM领域的关键进展。

这份指南提供了使用AI代码编辑器Cursor的实用技巧，帮助你更高效地构建应用程序，无论你是初学者还是有经验的开发者。

AI工具不仅改变了工程师的工作方式，还使更多人能够构建应用和网站。本文深入探讨了三类主要AI编程工具：通用AI聊天机器人、AI集成IDE助手和基于Web的应用生成器，分析它们的优缺点及实际应用案例，展示它们如何推动开发者生产力的新浪潮。

本文提供全面的提示工程指南，从基础概念到高级策略，帮助读者掌握与AI大模型有效沟通的技巧，提高对话效率和结果质量。

本文详细介绍了如何将 LangChain 与 MCP (Model Context Protocol) 集成，通过实际代码示例展示如何高效管理大语言模型的上下文，提升应用性能与可靠性。

本文详细介绍了如何在 LangChain 框架中接入 Model Context Protocol (MCP)，通过实际代码示例展示如何高效管理大语言模型的上下文，提升应用性能与可靠性。

本文详细介绍了如何将 LangChain 与 MCP（Model Context Protocol）集成，通过实际代码示例展示如何利用 MCP 协议为 LLM 应用注入动态、结构化的上下文信息。

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