AI技术

本文核心观点来自 Datawhale 的一次技术分享，结合自己的理解整理成笔记。 从模型智力到 Harness：2026 年的转折点有一个很有意思的心理变化过程： 2024 年：觉得自己比较聪明，模型笨笨的，但知识丰富 2025 年：开始觉得自己比较傻，模型的高度超过自己一大块了 2026 年：模型智力已经...

什么是 Skill？在 AI Agent 体系中，Skill（技能） 是对 Agent 能力的一种封装和组织方式。它比单个工具（Tool）更高层——一个 Skill 往往包含一组相关的功能，加上对应的提示词模板、输入输出规范，是可以被复用、可以被组合的能力单元。 一句话理解：Tool 是原子操作，Skill...

Agent 不是一个单一的概念，而是一类系统的统称。在实际工程中，不同的任务类型对应不同的 Agent 设计模式。这篇笔记整理了几种主流的 Agent 架构模式。 一、ReAct 模式ReAct = Reasoning + Acting，是目前最经典的 Agent 模式。 核心思路： LLM...

什么是 LangGraph？LangGraph 是 LangChain 团队推出的一个用于构建有状态、多步骤 LLM 应用的框架。它的核心思想是把 AI 应用的执行流程建模为一张有向图（DAG），节点是执行逻辑，边是状态流转路径。 相比传统的链式调用（LangChain Chain），LangGraph...

什么是 MCP？MCP（Model Context Protocol）是 Anthropic 在 2024 年底推出的一个开放标准协议，目标是让 AI 模型能够以统一的方式连接各种外部数据源和工具。 可以把 MCP 理解为 AI 世界的”USB 接口”——有了这个统一标准，任何工具只需实现一次 MCP...

第一阶段：数据准备和AI能力测试数据准备从淘宝中挑选出20张不同类型的服装，并手动标注出服装的标签保存到一个Excel表格中管理。 模型对比测试本次挑选了Qwen3于豆包两个不同的多模态大模型来对比识别服装标签的能力。对比标注结果得到通义千问的准确度为80%，而豆包的准确度为75%左右。因此后续系统选用通义千问作为后端的AI能力提供者。 第二阶段：AI...

coze智能体优化工作流优化从原来的在互联网上随意搜索得到的结果换成当下年轻人主要使用的小红书平台来获取到真实年轻大众的攻略两个节点分别用来 根据【关键词】搜索【小红书笔记】： 根据提供的关键词、cookie、排序方式（sort）、总笔记数（totalNumber）和笔记类型（noteType），搜索小红书上的笔记。 根据笔记链接获取【笔记详情】...

这篇笔记记录了日常使用 LLM 过程中总结的 Prompt 编写技巧，不追求学术完整性，只记录真正有用的实战经验。 一、基础原则清晰 > 聪明新手写 Prompt 常犯的错误是把 Prompt 写得太”聪明”，用各种暗示和隐喻。实际上模型更擅长理解直白、具体的指令。 ❌...

AgentAgent是什么？Agent顾名思义就像他的意思一样是一个代理，代理人们使用工具完成各种复杂任务。借助任务规划、记忆及外部工具等能力，大型模型能够识别出应该执行的任务以及执行方式，从而实现自主决策.不同于单纯地“执行任务的工具”，Agent更具备一种类似于具有主观能动性的人的“仿主体性”。这种拟主体性即指Agent以模仿人类的方式，实现从“计...