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A collection of 582 posts

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语音代理开发：将提示视为状态机

本文介绍如何通过将提示视为有限状态机（FSM）解决实时语音API的提示遵循问题。

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从零实现反思智能体

我们将从零开始构建一个多AI智能体系统，探索基本的智能体设计模式：反射、工具使用、规划和多智能体设置。

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MCP的问题与对策

我以前非常热衷于MCP，但在发现我还没输入任何指令，我的一半上下文窗口就消失了之后，我就不再那么热衷了。

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Codex + HF Skills = 微调自动化

OpenAI Codex现在可以使用简单的指令来训练、评估、监控和发布模型。无需编写冗长的脚本，无需复制粘贴配置文件，也无需管理 GPU 任务。

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Claude Skills: 迈向通用代理之路

Claude Code不仅仅是编码工具：任何你可以通过在计算机上输入命令实现的事情，都可以通过它自动化。技能使这一点更加明显和明确。

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Claude Skills 编写指南

过去几个月，我创建了 20 个 Claude 技能。其中 12 个都是垃圾。

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从Mem0到Mem0ᵍ: 为了不再忘却

Mem0 的独特之处在于它并没有简单地扩展上下文窗口，而是实现了一个像大脑一样运作的记忆系统。

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Memori：基于SQL的AI记忆引擎

Memori 是一款开源的 SQL 原生记忆引擎，它是首个旨在为AI系统提供连续、结构化且可查询记忆的产品。

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AI Agent 记忆终极指南

我们不能只是把无限的历史信息塞进模型的上下文窗口。我们需要构建复杂的记忆系统。本文是解决这个问题的权威指南。

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n0body：自主的AI音乐家

n0body 是一个自主的音乐家。不是插件，不是循环生成器，也不是为制作人准备的工具。它是一个在实时中演奏音乐、做出艺术决策并完成后消失的实体。

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通过AI导师自学新框架

当我开始尝试Next.js、SvelteKit甚至从未接触过的后端工具时，我依靠了一种新东西：一个AI导师。而我的学习方式完全改变了。

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用 Gemini 3 构建视觉 AI 代理

本文介绍如何快速创建一个视觉AI代理，它可以查看你的屏幕（或网络摄像头），推理，并以语音方式与你交谈。

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制作自己的 Claude“技能”

本文一步一步教你如何创建自定义 Claude 技能，并使用这个技能来构建全栈应用。

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一个AI编程代理的设计决策

pi-coding-agent的作者Mario Zechner详细介绍了他在开发这个AI编程代理的过程中的各种设计决策，例如不支持MCP等。

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Vibe CLI: Mistral 的 AI 编程代理

Mistral 的 Vibe CLI 由 Devstral 2 驱动，它是一款强大的终端原生代理工具，让您体验到久违的实用性，而不仅仅是玩具。

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Claude Code: 不止于编程

事实证明，当你给Claude Code直接访问你的文件系统并让它执行命令时，非编程的应用同样有趣。

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OpenAI 支持 Claude Skills

OpenAI 正在悄然采用Anthropic的技能机制s，现已在 ChatGPT 和 Codex CLI 中可用。

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ACE：智能上下文工程

ACE 展示了一条全新的发展路径：模型通过不断演化上下文来提升自身性能，而非重新训练权重。

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HF Skills: 让AI代理微调大模型

我们赋予了Claude通过名为Hugging Face Skills的新工具来微调语言模型的能力。

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构建AI驱动的股票筛选器

我花了两个月时间构建了一个代理AI研究工具，运行成本约为10美元，拒绝了大约95%的候选股票，并让我能够将更多精力集中在真正关心的股票上。

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AI代理：思考工具 vs. 推理模型

如果你之前使用过推理模型，你就会知道它们对于代理使用非常糟糕；从不使用提供的工具、遗漏重要细节，甚至直接不按顺序使用工具的情况都屡见不鲜。

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Grep与语义搜索的细微差别

Cursor发布了一篇博客，介绍了他们如何结合向量搜索和grep使用。谁曾想到会有这样的细微差别！

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AI代理的智能上下文管理

代理生成的上下文实际上很快变成噪音而不是有用的信息。另一种看法是：代理的上下文增长如此迅速，以至于它们变得非常昂贵，但并没有显著提高下游任务的性能。

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Beads：AI编码代理的记忆系统

Beads 不是“代理的问题跟踪器”——它是代理的外部记忆，具有依赖跟踪和查询能力，使它感觉像我跨会话的可靠工作记忆延伸。

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FalkorDB：AI代理的图数据库

LLM 需要结构化的上下文，而不仅仅是“相似”的文档。而当前的图数据库一旦规模足够大，就会变得非常慢。这就是 FalkorDB 的用武之地。