1文章進階中文
AI Agent 的上下文系统：Context Engineering 指南
介紹如何透過上下文工程（Context Engineering）最佳化 AI Agent 的有限上下文視窗，解決資訊腐爛與指令漂移問題。讀者可學習壓縮策略、子代理架構及檔案系統輔助等實戰技巧，提升 Agent 在多輪推理中的準確性與穩定性。
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从对话到知识：AI Agent 记忆系统的设计与实现
深入探討 AI Agent 記憶系統的設計與實現，涵蓋短期與長期記憶的分類、基於 LLM 的事實提取與更新機制，以及結合向量庫與知識圖譜的儲存方案。
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LangGraph 是如何让LLM产生确定性输出的？
探討 LangGraph 如何透過圖狀結構與狀態管理，解決大型語言模型在複雜任務中的不確定性與幻覺問題。讀者可學習如何利用迴圈邏輯、條件邊與人工介入機制，實現可預測且可控的 AI 工作流。
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如何用agent skill来编排workflow？
深入解析如何利用 Agent Skill 模組化設計來編排工作流，透過抽離技能、呼叫指令碼與 Subagent 分工，解決複雜任務的上下文過載問題。讀者可學習如何建立可驗證、可斷點續傳的自動化流程，並掌握檔案傳遞、清單模式等實戰技巧。
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GPT 6 省 token Tips
提供七個具體技巧，幫助使用者在使用 GPT-6 等 AI 工具時減少 token 消耗並降低成本。內容涵蓋清理技能設定、避免跨天重複視窗、統一模型選擇、限制上下文大小、將簡單任務交給便宜模型，以及介紹 Jev 等高效工具。
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AI Agent 评估应该怎么做
基於《AI Engineering Building Applications with Foundation Models》一書，深入探討如何建立可靠的 AI Agent 評估體系。
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拆解一下 opencode context 做了哪些优化
拆解 opencode 如何構建與最佳化上下文，包含環境資訊、技能描述與指令檔案的整合方式。介紹了防止上下文溢位的壓縮、裁剪與截斷機制，以及利用 Prompt Caching 降低成本的策略。
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从 MCP 到 Agent Skills
介紹 Agent Skills 是一種用於擴展 AI Agent 能力的開放式格式，透過漸進式披露機制解決 MCP 工具定義佔用過多 Token 的問題。
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