▸ Prompt Engineering 实战:让 LLM 真正听话的技巧
System prompt 怎么写、Few-shot 怎么设计、Chain-of-Thought 原理,以及常见失败模式和调试方法。
#ai#llm#工程实践
→▸ RAG 系统设计:从 naive 到 production-ready
Retrieval-Augmented Generation 不只是「向量数据库 + LLM」,分块策略、召回质量、重排序、缓存才是工程核心。
#ai#rag#llm
→▸ OpenClaw vs Hermes Agent:两个本地优先 Agent 的设计差异
OpenClaw(Novita AI)和 Hermes Agent(Nous Research)都是本地运行的个人 AI Agent,但在记忆系统、技能学习、运行环境和模型生态上走了不同的路。深入对比两种架构的核心差异。
#ai#agent#llm
→▸ 什么是 AI Agent?从 LLM 到自主执行
LLM 本身是无状态问答机,Agent 是什么让它’动’起来的?本文深入解析 Agent 的四个核心能力、ReAct 框架、工具调用原理,以及主流框架横向对比。
#ai#agent#llm
→