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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 8
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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 6
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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 8
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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 7
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AI Agent的核心：Context Engineering（上下文工程）
Hi，大家好，我叫秋水，当前专注于 AI Agent（智能体）。 相信做过AI Agent开发的朋友都遇到过这些痛点： • 为什么我的智能体在执行长任务时会突然"失忆"，前面的重要信息都忘记了？ • 为什么给智能体提供了大量工具，它反而变得更加混乱，选择错误的工具？ • 为什么智能体的响应越来越慢，成本越来越高，但效果却在下降？ • 为什么智能体会产生幻觉，把错误信息当作事…- 15
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AI Agent与AI Workflow：“对决”与“共生”，未来属于“混血儿”！
你真的分清AI Agent和AI Workflow了吗？——一场普遍的认知困境 在当下AI大模型席卷一切的浪潮中，**AI Agent（智能体）**和 AI Workflow（工作流） 无疑是两大焦点。它们像双生子，既密切关联又常被混淆，甚至在许多开发者和企业决策者眼中，这似乎是一场“鱼与熊掌不可兼得”的选择：是追求Agent的无界智能，还是坚守Workflow的严谨可控？ 这绝非一个简单的二选一…- 5
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破局AI内卷：揭秘驱动10倍效能的AI工作流三大核心技术支柱
从"AI工具使用者"到"AI系统指挥官" 你是否也陷入了"AI工具囤积症"？ 打开浏览器收藏夹，ChatGPT、Claude、文心一言、通义千问……一排AI工具整整齐齐。再看看工作进度，周报还是手动在写，数据分析依然Excel拉到深夜，客户邮件仍在一封封复制粘贴。最讽刺的是，用AI写个周报，光调教Prompt就花了半小时，最后还不如自…- 6
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深度揭秘：下一代AI生产力，颠覆你的工作与认知？99%的人还没看懂！
你是否还在纠结AI Agent和AI Workflow，到底谁才是未来？ 这是一个普遍的迷思，也是我近期在无数技术交流群里听到最多的疑问。有人说，AI Agent才是智能的终极形态，它拥有自主决策和记忆，将取代一切固化流程；另一些人则坚持，AI Workflow以其精确、可控的优势，仍将是企业级应用的主流。 真相可能与你想象的完全不同。 如果你还在二选一的泥潭里打转，那你的AI认知，很可能已经…- 7
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AI Agent时代的AI Workflow，重构未来工作流设计准则！
你是否还在为那些僵化、复杂的传统自动化流程焦头烂额？预设好的SOP（标准操作流程）在面对突发状况和非结构化数据时，是不是总让你陷入“人工干预”的泥潭？AI Agent时代的到来，正彻底颠覆这一现状！它不再仅仅是你的“工具”，而是具备“大脑”的智能体，能够自主规划、动态调整，甚至由AI来规划整体SOP，重构你对自动化的一切认知。 本文将深入揭秘AI Agentic工作流的本质，剖析其与传统自动化…- 8
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MCP对AI Agent意味什么？深度解剖MCP的本质与未来影响力
AI Agent的“失落”：有脑无手之困 想象一下，一个拥有爱因斯坦般智慧的超级大脑，却被束缚在实验室里，无法触碰、无法行动、无法与真实世界交互。这正是过去AI Agent面临的普遍困境：它们拥有强大的语言理解和推理能力（“大脑”），能够生成惊艳的文本、进行复杂的问题分析，但一旦涉及与外部工具互动、获取实时数据或执行具体任务，它们就仿佛“有脑无手”，难以真正落地。 这种“行动力”的缺失，成为了…- 7
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让你的 AI Agent 拥有“永不遗忘”的超能力：LangGraph 与 PostgreSQL 实现长期记忆的深度实践
🚀 引言：AI Agent 的“失忆症”与长期记忆的迫切性 在当今 AI 飞速发展的时代，LLM (大型语言模型) 驱动的 AI Agent 正在成为自动化复杂任务、提升生产力的核心力量。从智能客服、招聘助理到自动化代码生成，Agent 的应用场景日益广泛。然而，许多开发者在构建 Agent 时，都会遇到一个核心痛点：Agent 的“金鱼记忆”问题。 标准的 LLM 调用是无状态的。每次交互，它都…- 32
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智能体（Agent）是怎么知道什么时候要调用 Tool 的？
Agent 是怎么知道 “要不要调用 Tool” 的？它是在什么时候决定用 Tool，什么时候自己回答的？ Agent 的核心机制就是：大模型（LLM）负责“思考”，Tool 负责“执行”。换句话说： Agent = 一种“思考 → 工具调用 → 再思考”的循环机制。 整个流程拆成 6 步如下：假设你调用的是：agent.run("帮我查一下苹果手机的库存，还有写一个…- 8
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喂给AI的第一口饭：文本预处理
文本预处理 在自然语言处理中，如何处理文本数据是首先要考虑的问题。一般的文本数据预处理步骤通常包括： 将文本作为字符串加载到内存中。 将字符串拆分为词元（如单词和字符）。 建立一个词表，将拆分的词元映射到数字索引。 将文本转换为数字索引序列，方便模型操作。 一、读取文本数据 以H.G.Well编写的《time machine》科幻小说作为文本输入数据。 该小说大概有30000多个单词。 将数据集读…- 4
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需求分析专家系统提示词
在和甲方交流的时候，经常遇到他的需求自己说不清楚的情况，我们希望通过不完整的文字解构出背后真正的需求，而且通常我们没有机会和对方连续对话，那么从一段文字进行初步分析，提取出可能的需求框架，再进行针对性追问会更高效。 提示词本体 你是一位专业的需求分析专家，擅长从不完整、模糊的描述中提取和推断真实需求。## 你的核心能力：1. 文本解析：识别关键词、情感倾向、隐含意图2. 需求推理：基于经验推断可能…- 7
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AI视频讲解类产品走红
“AI视频在学习领域的应用才刚刚开始。” 来源|多知 作者|王上 只需点击一下按钮，AI就能将文字或者图片转化为视频，这已经在学习场景落地，且成为一个重要的创业方向。 如AI视频生成平台Mootion、斯坦福大学生们创办的VideoTutor、谷歌旗下的Sparkify、佛罗里达大学的初创公司Knowlify、法国专注于儿童和家庭娱乐的AI媒体公司Animaj以及中国初创公司北京波波熊科技旗下Ta…- 7
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Context Engineering for Agents：为智能智能体打造精准上下文
智能体需要上下文（如指令和工具反馈）来执行任务。上下文工程就是在智能体的每一步操作中，将恰到好处的信息填充到上下文窗口中的艺术与科学。本文将当下流行的智能体所采用的上下文工程策略归纳为几种常见方法。 上下文工程 正如 Andrej Karpathy 所说，大型语言模型（LLM）就像一种新的操作系统。LLM 就像是 CPU，其上下文窗口则类似于 RAM，作为模型的工作内存。与 RAM 一样，LLM …- 6
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Cursor 1.2 版本重磅发布：新增TodoList、消息队列、搜索PR、Tab补全提速！
大家好！我是智见君！ AI 编程工具 Cursor 发布了 1.2 正式版。这次更新带来了很多强大的新功能。Cursor 现在可以帮你列出任务清单。它还可以搜索 GitHub 的 Pull Request。消息发送也可以排队了。还有，代码补全功能 Tab 变得更快了。我们一起来看看这些激动人心的变化。 智能任务清单 (Agent To-dos) 以前，我们可能会觉得 AI 处理复杂任务时有点像个黑…- 7
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Genspark景鲲：Vibe Coding之前，先Vibe Working试试
景鲲专栏再次更新。在Seeing AGI系列中，景鲲先后讨论了AGI到来后对人类生活的改变、人类如何行动起来，以及如何构建AI原生团队等。最近的一篇则讨论了现代生活中另一个重要话题：AI会给我们的工作带来什么改变。继Andrej Karpathy提出「Vibe Coding」后，景鲲发现「Vibe Working」的美妙：不再仅仅是“使用AI工具”，而是和AI像默契的工作伙伴一样共同创造。工作变得…- 4
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Cursor 1.2 更新！Agent 更会规划+支持排队，Pro 套餐限制：突发额度用完，要么等冷却要么付费。
Cursor 1.2 更新 Agent 更会规划，上下文更懂你，Tab 更快 Agent 待办事项 (Agent To-dos) 代理将工作分解为清晰的待办事项列表 那些需要好几步才能完成的复杂任务，现在看起来就清晰多了，也更容易追踪。 Agent 会把大任务拆成一个个小步骤，你在聊天窗口里能看到，如果连了 Slack，它也会同步过去。随着任务进展，它还会更新这个清单，这样上下文就一直在，互动也更…- 3
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告警不再“误伤”值班人：基于 Facebook Prophet 的动态阈值实践
01背景固定阈值监控的“尴尬瞬间”在日常运维和监控工作中，你是否也经历过这样的“时刻”： 凌晨 3 点，手机疯狂震动：“入服人数低于阈值1000”； 明明业务平稳，监控却“焦虑型人格”发作； 放宽阈值后，“真异常”又悄然溜走，业务受损无人察觉。 传统监控系统普遍采用固定阈值来判定告警，但实际业务指标往往具有明显的时间节律性（昼夜波动）、周期性（周末波动）、趋势性（用户增长/下滑）。一个统一的“阈值…- 9
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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 8
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智能体：AI场景涌现与应用蝶变
时间像一把剪子，将我们这个技术飞速发展的时代剪成了一段段影像，并打了一个个标签——信息、数字、互联网、大数据、人工智能等等，似乎越来越接近数字文明的底色。而快步走来的数字文明，从不缺席时代发展的主线与历史运行的轨道。一、从传统软件到Agent智能体在人工智能大模型爆发之前，基于计算机系统设计开发的软件均由代码和数据构成，是一种我们输入指令“叫它干啥就干啥”的数字化应用工具，决定其服务能力的是执行的…- 6
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SAP AI Agent 开发工作台初体验
毫无疑问，SAP在2025年正式把 AI first 作为产品优先战略。在上半年连续密集推出各种 AI 产品。在 Teched 中展示出来的与 AI 相关的产品发布远超其他的LoB产品线。 在所有的AI 产品中，最令人期待的是 AI Agent 开发工作台。在Lab Preview版本中，名为 Joule Studio. 当去年底还在谈ABAP Code Generation, Joule Con…- 6
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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 7
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