很多入门资料会把 RAG 简化为：文档 → 向量数据库 → LLM，这种理解没有错，但对于生产系统来说还远远不够。一个比较完整的 RAG 通常包含两条链路。

LLM 的出现，不是“一个更聪明的函数库”，它更像是一个具有知识、推理和上下文感知能力的认知体，它在吞噬我们原本写死逻辑的位置，重写着“人-机”之间的边界。

💡 一句话总结：AutoDesign 把「围绕模型的那套系统」（prompt、工具、流程）变成可被 Agent 自动优化的对象——外层循环改系统、内层循环出作品...

AI 测试开发面试高频题："Prompt 变更怎么防回归？" Prompt 是代码，但它比代码危险：改一个错别字不会有编译错误，却可能让模型行为整体漂移。这篇讲...

在构建企业级智能体应用时，大模型接入只是整个系统能力建设的起点。要让智能体真正参与业务流程，还需要完成模型配置、应用编排以及运行链路验证等多个环节。

随着 AI 从聊天机器人向自主智能体演进，开放模型正在满足市场对全面掌控 AI 运行位置、部署方式和演化方式的需求。

腾讯面向开发者提供的智能体开发平台 ADP 也已经把 LLM+RAG、Workflow 和 Multi-Agent 作为主要的智能体应用开发模式；对于复杂知识问...

所以，"让大模型联网"已经从锦上添花变成了生产级 LLM 应用的标配。但联网不是塞一个 URL 就完事，而是一条由 Web Search、Web Fetch、L...

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💡 一句话总结：Grok 4.6 在智能指数上追平了 GPT-5.6 Sol（都 61 分），token 价格只有一半——但真正让人意外的是它的回合效率（完成 ...

💡 一句话总结：DeepSeek V4-Pro 旗舰模型今天正式 GA，Agent 能力据报暴涨（DeepSWE 从 12.8 飙到 62.7），价格比 Cla...

很多初读 OpenClaw 源码的开发者，面对庞大的代码仓库往往会迷失方向。OpenClaw 的设计非常工业化，它并没有把系统拆成复杂的微服务，而是采用了一种 ...

在逐行拆解代码之前，我们必须先回答一个问题：OpenClaw到底想解决什么问题？它为什么选择这样的架构？ 理解设计哲学，是读懂源码的「第一把钥匙」。

Computing is pop culture...Pop culture holds a disdain for history. Pop culture ...

2026年，AI智能体（Agent）赛道已经卷到了令人窒息的程度。打开任何一个技术社区，你都能看到"多Agent协作""MCP协议""工具调用"这些词被反复提及...

2026年8月，企业AI应用已从"试点探索"迈向"规模化运营"，但随之而来的"效果黑箱"与"成本失控"正成为C-Level高管叫停AI项目的头号杀手。Gartn...

一句话总结： 在 LEEHPC 集群 GPU 节点部署 Ollama + Open-WebUI，通过管理节点 Nginx 反向代理实现多用户统一入口访问大模型，...