2026年06月的文章

前言 过去两年，AI Agent 框架层出不穷。 很多框架都能快速实现： 但当项目逐渐复杂之后，一个问题开始暴露： 稳定性。 为什么同样的大模型： 有些 Agent 能稳定运行几十步。 有些 Agent 却频繁： LangGraph 的出现...

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前言 如果你观察近两年的 AI Agent 框架，会发现一个非常有趣的现象。 无论是： 它们都开始弱化「聊天机器人」的概念，而越来越强调： 状态（State）。 很多开发者第一次接触 Agent 时，会认为 Agent 只是： 这种结构对于...

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前言 很多人第一次看到： 都会觉得： 这是一个模型能力。 实际上。 Tool Calling 更像： 一种协议。 模型并不会真正： 执行数据库。 访问 GitHub。 读取文件。 模型真正做的事情只有一件： 决定应该调用哪个工具。 执行工具...

赞(0)undefined2026-06-24教程 阅读(25)

前言 很多 AI 项目最开始都是这样实现的： 然后直接发送给模型。 Demo 阶段没问题。 但是当系统开始支持： 问题会越来越严重。 例如： 这时候，Prompt 已经不应该被看成一个字符串。 而应该被看成： 一个动态生成的上下文系统。 P...

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前言 很多开发者做 Agent 时。 第一反应是： 这种结构很简单。 但复杂任务很快就会失败。 例如： 这些任务涉及： 多个步骤。 多个工具。 多个依赖关系。 单次 Prompt 很难完成。 因此： 现代 Agent 越来越多采用： Pla...

赞(0)undefined2026-06-22教程 阅读(41)

前言 很多开发者第一次做 AI Agent 时，都会自然地把记忆理解成： 用户说一句。 AI 回一句。 然后： 最后把整个 messages 数组发送给模型。 这种方式在 Demo 阶段没有问题。 但随着： 问题会越来越明显。 例如： 实际...

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前言 很多 AI Chat 项目一开始都很简单： 然后： 全部发送给模型。 前几天运行很好。 但用户越来越多之后。 问题开始出现： 原因并不是模型不够强。 而是： 上下文系统设计得太简单。 事实上， 上下文系统决定了 AI 产品的上限。 一...

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前言 随着 AI Agent 能力越来越强，一个隐藏的问题也越来越明显： 上下文污染（Context Pollution）。 很多开发者第一次做 Agent 时，都会有一种错觉： 上下文越多越好。 于是： 最终导致： 事实上，对于 AI A...

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前言 很多开发者开始做 AI 项目时，最先接触的是聊天接口。 最简单的架构通常是： 这种方式适合普通问答，但一旦项目涉及私有知识库、文档问答、企业资料检索、客服系统、代码库分析，就会遇到一个核心问题： 模型本身并不知道你的私有数据。 例如：...

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前言 很多开发者第一次接触 RAG 时，会形成一个简单理解： 这个理解不能说完全错误，但非常不完整。 向量数据库只是 RAG 系统中的一个组件。 真正的 RAG 系统包含： 如果只把文档丢进向量数据库，然后让模型回答，很容易得到一个“看起来...

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