从 Vibe Coding 到 Harness Engineering
春节之后一直在深度 Vibe Coding 做一些事情。将最近收集的资料整理后，在 Codex 中使用 baoyu-slide-deck 这个 skill 生成了一组 ppt 图片。 Vibe Coding 现在应该都或多或少尝试过，但都停留在爱简单沟通几轮，做出一个 Demo …
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24 篇文章
AI 时代其实对人的要求更高了
最近项目里发生了一件特别有意思的事，非常值得复盘。 项目经理给一位开发同学布置了一个功能模块，按理说难度不大。考虑到现在 AI 编程工具这么强，项目经理估计很快就能搞定。结果呢？这位同学整整搞了一天还没弄完。 项目经理很纳闷，问他：“你没用 AI 协助吗？” 开发同学一脸苦笑：“ …
Agent Skills 全景指南：从概念机制到实战开发
最近，Agent Skills 彻底火了。 很多人第一次听到 Skills，会觉得“这不就是一堆 Markdown 吗？”我一开始也这么想。但当你把它放进 Agent 的运行方式里，再对比 Prompt、MCP、Function Calling 这些概念，你会发现：Skills …
AI 时代，低代码该如何演进？
在数字化转型的浪潮中，低代码平台与人工智能（AI）的结合正成为企业软件发展的关键趋势。 低代码平台以其快速开发、交付等特性，正在改变企业应用的开发方式，而 AI 把企业从 “流程数字化” 推进到 “决策智能化” 。这两者一定可以碰撞出不少的火花。 本文探讨低代码与 AI 融合的方 …
如何构建多智能体系统？
6 月 13 日，Anthropic 发布了一篇《How we built our multi-agent research system》的实战经验文章，文章分享了 Anthropic 在构建多个 Claude 智能体来更有效地探索复杂主题的系统过程中，遇到的工程挑战和获得的经 …
如何构建多智能体研究系统（翻译）
我们的研究功能使用多个Claude智能体来更有效地探索复杂主题。我们分享了构建这个系统时遇到的工程挑战和学到的经验教训。 Claude现在具备研究能力，可以在网络、Google Workspace和任何集成中搜索，以完成复杂任务。 这个多智能体系统从原型到生产的过程教会了我们关于 …
A2A 介绍：概念篇
在之前的文章中介绍过 MCP：《MCP 和 Function Calling：概念》和《MCP 和 Function Calling：示例》。 谷歌 2025 年 4 月 9 日发布了 A2A 协议，下面是最近学习的总结。 先理解几个概念 首先理解几个概念：智能体（AI …
生成式AI 在 B端软件中实践的思考
我一直认为 C 端软件和 AI 的结合会更顺畅一些，例如，笔记工具“墨问”最近推出了 MCP 功能，允许我在各种客户端中与 AI 交互，并将结果通过 MCP 保存至其中。 这是因为大部分情况下，C 端对准确性的容忍度更高。 B 端软件则不同，其对准确性要求极高，尤其在金融、医疗等 …
MCP 和 Function Calling：示例
在上一篇《MCP 和 Function Calling：概念》中简单介绍了 MCP 和 Function Calling 的基础概念和执行逻辑。 本文以实际例子来加深对 MCP 和 Function Calling 的理解。 实现这样一个场景：和大模型聊天，然后让大模型将回答的内 …
MCP 和 Function Calling：概念
随着人工智能的快速发展，大型语言模型（LLMs）逐渐深入到我们生活与工作的各个方面。然而，尽管模型强大，但其能力仍存在局限性，比如在实时信息获取和复杂任务执行方面仍有不足。 RAG（检索增强生成）现在在企业的 AI 应用中使用很广泛，就是为了解决模型的信息不够实时，且没有垂直领域 …