专题：DecryptPrompt
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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~...
大模型Memory如何改进以适应需求？
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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）
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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...
如何剖析多智能体代码中的Agent Context Engineering实现？
承接上篇对Context Engineering的探讨，本文将聚焦多智能体框架中的上下文管理实践。我们将深入剖析两个代表性框架：字节跳动开源的基于预定义角色与Supervisor-Worker模式的 Deer-Flow ，以及在其基础上引入...
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Low-Level到FastMCP搭建，实现MCP实战的演进？
🚀 核心挑战：如何为复杂数据分析任务构建可扩展的代码沙箱工具？本文将以E2B沙箱为例，通过对比Low-Level与FastMCP两种MCP-Server实现方案，深入剖析：
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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？...