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工具设计+动态检索：上下文工程如何让AI智能体像人类一样思考？
本文深入解析AI Agent时代的上下文工程，阐述其从提示工程的演进逻辑，剖析系统提示、工具设计与示例策划三大核心，并探讨长时程任务应对策略，揭示高效信息流管理对构建可靠Agent的关键作用。建议收藏细读。
腾讯WeKnora 架构学习指南
《WeKnora架构学习指南》系统解析了这一腾讯开源的智能知识库项目，涵盖核心架构、技术栈、代码结构与学习路径。通过生活化类比和深度流程图解，帮助开发者从零掌握Go后端、Vue前端、RAG原理及微服务协同，提供四阶段进阶路线与实战建议，助力快速上手并参与贡献。
GenSX （不一样的AI应用框架）架构学习指南
GenSX 是一个基于 TypeScript 的函数式 AI 工作流框架，以“函数组合替代图编排”为核心理念。它通过纯函数组件、自动追踪与断点恢复等特性，让开发者用自然代码构建可追溯、易测试的 LLM 应用。支持多模型集成与插件化扩展，兼具灵活性与工程化优势。
AutoGen - 架构学习指南
AutoGen 是微软开源的 AI Agent 框架，支持多智能体协作与分布式部署。本指南从架构解析、技能清单到学习路径，带你由浅入深掌握其核心原理与实战应用，助力构建可扩展的智能系统。
vLLM 架构学习指南
本指南深入解析vLLM高性能推理引擎架构，涵盖核心创新PagedAttention与连续批处理技术，结合代码结构、学习路径与实践建议，系统指导用户从入门到贡献源码的全过程。
Coze Loop 架构学习指南
本指南系统解析 Coze Loop 架构，涵盖项目结构、DDD 设计、技术栈与学习路径，助你从零掌握 AI Agent 平台开发与贡献。
Gemini CLI 架构学习指南
本指南深入解析开源终端AI助手Gemini CLI的架构设计，涵盖项目结构、核心流程与技术栈（TypeScript/React+Ink/Node.js），并提供从环境搭建到贡献代码的四阶段学习路径，助力开发者掌握AI编程工具开发精髓。
Semantic Kernel .NET 架构学习指南
本指南系统解析微软Semantic Kernel .NET架构，涵盖核心组件、设计模式与源码结构，结合实战路径与调试技巧，助你从入门到贡献开源，掌握AI编排开发全栈技能。
要不要做算法、大模型备案？看这个流程图就明白了！
本文详解算法备案、大模型备案与大模型登记的区别及适用场景，涵盖舆论属性、社会动员能力、生成式AI服务等核心概念，解析三类备案的流程、周期、材料要求及政策依据，助力企业合规开展AI服务。
三步构建AI评估体系：从解决“幻觉”到实现高效监控
AI时代，评估成关键技能。通过错误分析、归类量化与自动化监控，系统化改进AI应用，应对幻觉等问题。Anthropic与OpenAI均强调：评估是产品迭代的核心，数据驱动优于直觉，让AI真正服务于目标。
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