AgentScope-Java 入门：通过 SSE 展示评审任务进度

AgentScope-Java入门教程第二篇讲解如何用SSE展示评审任务进度。后端通过WebFlux定义ReviewEvent事件流，前端使用EventSource连接并展示阶段时间线。本文涵盖事件类型定义、异步评审流程和进度页面构建，帮助开发者快速实现实时任务进度展示。

2026-07-14 0

第 08 章 - Agent 化编排

第08章介绍Agent化编排，将手写控制流重构为状态图。通过LangGraph定义状态节点和条件边让流程显式化。复用L2/L4能力节点职责清晰。重构后获得可观测性Human-in-the-Loop和易扩展性是从脚本到Agent架构的关键一跃。

2026-07-14 0

从零搭建MCP Server：让LLM 拥有工具调用能力

从零搭建MCP Server通过模型上下文协议让LLM拥有工具调用能力本文从Function Calling痛点出发介绍MCP核心概念并手把手使用Node.js搭建服务端注册工具连接客户端最终通过Express服务与Ollama模型通信实现LLM高效调用工具

2026-07-14 0

第 03 章 — Schema 检索（应对大库）

第03章Schema检索应对大库场景，将全量注入升级为语义检索召回相关表。通过构建表文档并向量化，用户问题只匹配最相关的2至5张表，解决1200张表超token上限和噪声干扰问题。引入列级召回、关系补全等生产级增强，确保大库下的准确率与成本平衡。

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远程MCP实战：高德地图 Chrome DevTools File System 三大 Server 联动打造 AI 超级 Agent

远程MCP实战教程展示如何联动高德地图Chrome DevTools和File System三大Server。通过MultiServerMCPClient配置即接入，AI自主调用工具完成搜索酒店、控制浏览器、修改标题等任务。ReAct循环驱动，零胶水代码打造AI超级Agent。

2026-07-14 0

MCP 协议：打破工具围墙：让 AI Agent 跨语言跨进程调用任意工具

MCP协议打破工具围墙，让AI Agent跨语言跨进程调用任意工具。文章深入解析MCP如何通过标准化协议实现LLM与工具解耦，支持stdio和HTTP通信，注册Tool与Resource。理解MCP为AI Agent从单机工具走向分布式能力网络的关键一步，彻底解决项目锁定与语言锁定问题。

2026-07-14 0

为什么 Agent 越聊越慢 聊聊 Context 上下文管理

Agent对话变长后回答变慢容易遗忘甚至理解错误，这并非模型不行而是Context上下文管理出了问题。Context不只是聊天记录还包含系统提示历史对话代码等。本文介绍如何通过管理Context让Agent保持高效稳定发挥。掌握Context管理能提升AI助手回答质量减少无关信息干扰。

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聊一聊复杂 Agent 架构的性能优化设计

本文深入探讨复杂AI Agent架构的性能优化设计，从启动路径重构到状态管理优化，再到Prompt智能裁剪与资源池化。通过分层就绪策略和并行编排，有效降低推理延迟与Token消耗，提升Agent系统响应效率，为开发者提供可落地的架构优化方案。

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一个 5KB 的 skill 文件：三个月砍下 9 万 star：省掉 65% 的 AI 输出 token

一个5KB的caveman skill文件三个月收获9万GitHub星标。它通过精密语言压缩规则让AI编程助手减少65%输出token，砍掉社交废话保留技术干货。作为prompt engineering实战课，30秒安装即可体验简洁回答。

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用 Go 手撸 Agent 框架 第三篇：Agent 不是聊天机器人，手写第一个 ReAct 循环

用Go手撸Agent框架第三篇，手写第一个ReAct循环。文章详解Agent与聊天机器人的本质区别，通过状态循环让LLM主动调用工具获取实时数据。工具调用结果回填后继续推理，完成闭环。适合后端开发者理解Agent架构核心。

2026-07-14 0

LangChain 集成 MCP 全链路实战：MultiServerMCPClient 自动获取工具及 Resource 资源注入

本文介绍LangChain集成MCP的实战方法通过MultiServerMCPClient可自动连接MCP服务器自动获取工具与Resource资源注入Resource作为系统消息为LLM提供上下文知识支持多服务器统一管理简化开发流程实现高效集成

2026-07-14 0

Step Edge – 阶跃星辰端侧AI智能体及多模态模型全家桶

阶跃星辰推出的Step Edge端侧AI模型全家桶包含文本视觉语音GUI操作和图像生成等多模态能力。它支持本地工具调用与智能体任务执行，适用于手机车载及边缘设备场景。该套件在GUI理解和终端自动化方面表现出色。

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研究人员用因果理论解析大模型：LLM内部或形成通用推理算法

研究人员运用因果理论剖析大语言模型内部机制，发现LLM可能形成通用推理算法。模型在处理月份星期等任务时采用相同数值计算策略，而非简单复制表面模式。这项研究推动机械可解释性领域发展，有望揭示神经网络隐藏的抽象计算逻辑。

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Flash-MSA开源训练内核发布：针对百万Token的稀疏注意力加速

Flash-MSA开源训练内核发布针对百万Token的稀疏注意力加速方案，优化NVIDIA Hopper与Blackwell架构GPU。该内核采用块级稀疏策略与分组查询注意力，提升超长上下文训练效率。项目独立实现稀疏注意力从算法到GPU训练系统的完整方案。

2026-07-14 0

Nano Banana 2 Lite与Nano Banana 2：速度、成本与画质怎么选

Nano Banana 2 Lite与Nano Banana 2图像生成模型对比，速度与成本差异明显。Lite版本约4秒生成一张图片，成本降低近一半，适合批量生成和快速迭代。标准版在写实人物和复杂提示词方面画质更优。用户可根据对速度成本与画质的需求选择合适模型。

2026-07-14 0