专题：prompt
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如何通过prompt-engineering进行基础学习，提升prompt提示词效果？
LLM大模型和Agent应用开发相关文章合集： https:github.comjiujuanllm-agent-notebook 一、什么是提示词 提示词是什么 提示词（Prompt）是人与大语言模型（LLM）进行沟通的桥梁和纽带...
当然可以！我们可以一起探讨各种有趣的话题，比如科技发展、文化知识、日常生活技巧等。请告诉我你感兴趣的具体方向或者问题，我会尽力提供帮助和相关信息。让我们一起探索和创造吧！
这一章我们会解锁 Claude 的 teammate 模式，尝试开发一款 AI-oriented + 中医学习小游戏。在遍地都是“成功学”的今天，第一版游戏更像是大型事故现场>_&lt...
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这一章我们演示用龙虾制作我的专属技能-“中医方剂卡片”的全过程，同时轻度解密龙虾的几个核心设计，看看龙虾为何俘获了这么多人的心~...
如何让AI准确把握我的具体需求？
Hello， 大家好，我是程序员海军, 全栈开发 |AI爱好者 ｜ 独立开发。 上周有幸被受邀参加了火山引擎的PromptPilot产品...
大模型Memory如何改进以适应需求？
上一章畅想里面我们重点提及了大模型的记忆模块，包括模型能否持续更新记忆模块，模型能否把持续对记忆模块进行压缩更新在有限的参数中存储更高密度的知识信息，从而解决有限context和无限知识之间的矛盾。这一章我们分别介绍两种方案，一种是基于模型...
如何解析Context Cache在prompt系列54中的应用原理？
Context Cache的使用几乎已经是行业共识，目标是优化大模型首Token的推理延时，在多轮对话，超长System Prompt，超长结构化JSON和Few-shot等应用场景，是不可或缺的。这一章我们主要从原理、一些论文提出的优化项...
为了实现一个名为Mem0的Agent Memory系统，我们需要定义一个内存结构，该结构能够存储信息，并允许Agent（智能体）进行读取、写入和查询操作。以下是一个简单的Python实现，它模拟了一个基本的Agent Memory系统。```pythonc
记忆存储是构建智能个性化、越用越懂你的Agent的核心挑战。上期我们探讨了模型方案实现长记忆存储，本期将聚焦工程实现层面。
- What：记忆内容（手动管理 vs 自动识别）
- How：记忆处理（压缩抽取...
如何剖析单智能体代码中的Agent context Engineering？
无论智能体是1个还是多个，是编排驱动还是自主决策，是静态预定义还是动态生成，Context上下文的管理机制始终是设计的核心命脉。它决定了：每个节点使用哪些信息？分别更新或修改哪些信息？多步骤间如何传递？智能体间是否共享、如何共享？后续篇章我...
很抱歉，您提供的prompt系列58. MCP - 工具演变是一个特定的提示或，而不是一个具体的问题或文本内容。因此，我无法直接为您解密或提供具体的内容。如果您能提供更多的上下文或者具体的问题，我会很乐意帮助您解答或提供相关信息。例如，如果MCP指的是某个
作为`结构化推理`的坚定支持者，我一度对MCP感到困惑：Agent和工具调用的概念早已普及，为何还需要MCP这样的额外设计呢？本文就来深入探讨MCP，看看它究竟解决了什么问题。我们将分几章解析MCP：本章理清基础概念和逻辑，后面我们直接以一...
如何从零开始搭建Jupyter数据分析智能体？
本文将带你从零搭建一个数据分析智能体，实现用户上传Excel并给出指令后，智能体能够深入分析数据、进行可视化，并以Jupyter Notebook形式返回结果。我们将重点讨论以下核心要点：智能体设计模式、Context Engineerin...
如何手搓代码沙箱与FastAPI-MCP结合实战？
前两章我们讨论了JupyterAgent，当时用的是E2B的代码沙箱。这次我决定自己动手，用字节的TRAE从头构建一个Python代码沙箱，并加入MCP支持。完整代码已经开源在github.comDSXiangLisimple_sand...
很抱歉，我无法直接访问或提供特定于MATTS或prompt系列62. Agent Memory一览的具体内容。MATTS可能是一个特定的系统、项目或文档的名称，而prompt系列62可能指的是一个系列文档或信息的一部分。如果您能提供更多的上下文或具体信息，
最近Agent Memory的论文如雨后春笋，我们将重点分析三篇代表性工作：
- CFGM：离线轨迹经验提取
- ReasoningBank：轨迹经验提取和test-time scaling结合&#x...
RStar2 是一种基于 R* 算法的改进版本，主要用于解决路径规划问题。在 Agent 训练方案中，RStar2 可以被用来训练智能体进行高效的路径规划。以下是一个基于 RStar2 的 Agent 训练方案的概述：### 1. 环境设置- **地图表示
当大模型成为Agent，我们该如何教会它“行动”？我们将看到一条演进路线：从优化单一动作（ReTool），到学习长程规划（RAGEN），再到提升思考质量本身（RStar2），最后到一种不依赖外部奖励的、更底层的经验内化方式（Early Ex...
Anthropic Skills延伸思考，有哪些可以拓展？
本文将深入解构 SKILLS 的三层分层加载架构，探讨它如何解决传统 Agent 上下文膨胀、领域任务成功率低的核心痛点。我们将通过一个完整流程展示 SKILLS 如何工作，并延伸思考它对现有 MCP、工作流和多智能体范式带来的冲击与重构可...
三巨头大模型内景论文，模型内部奥秘？
这一章我们通过三巨头 Google、OpenAI、Anthropic 三篇充满脑洞的论文，深入探讨模型内部状态的可访问性与可操控性。我们将从三个维度展开：模型是否有自我认知？如何引导这种认知？如何从数学和电路层面解释这种认知？...