AI 落地知识库
覆盖 AI 转型、FDE（前沿部署工程师）方法论、RAG、Agent、知识管理等主题的一线实践与洞察，按主题浏览企业 AI 落地的真实经验。
咨询｜当咨询公司遇上 Agent Harness：模型之外，真正决定胜负的是什么？
这两年，几乎每一家咨询公司都在讲 AI：有人在 PPT 里堆概念，有人在项目里用大模型写一点文案、做一点调研，还有少数团队开始尝试用 Agent(https://www.53ai.com/news/LargeLanguageModel/…
实战|从 Loop 到 Graph Engineering ，如何让 Agent 系统长期、可靠地运行
上周，龙虾之父Peter Steinberger 发了一条推文：我们还在讨论 Loop，还是已经转向 Graph 了？
Agent 不需要 A2A：不需要将函数调用包装成协议交互
过去，一个系统调用另一个系统，我们称之为 API 调用；一个服务把任务交给另一个服务，我们称之为 RPC；一个耗时任务需要查询进度，我们会返回一个 taskid；一个服务需要向调用方持续发送结果，我们会使用 SSE、WebSocket …
腾讯WorkBuddy实践：如何把Agent做成可用产品
我们总以为，把 Agent(https://www.53ai.com/news/LargeLanguageModel/2024052823549.html) 做好，关键在于换一个更强的模型，或者把提示词写得更长、更细。
Loop Engineering：从提示词工程到智能体闭环设计
提示词越来越长，但效果并没有线性提升。一个需要多步工具调用、外部数据反馈、有条件分支的 AI 任务，靠单次生成几乎不可能稳定交付——哪怕写了 5000 字的 prompt 。
Anthropic 和 OpenAI 一个砸 15 亿美元做咨询，一个推 Agent 平台——AI 战争，换战场了
上周，AI 圈发生了一件挺有意思的事。两家最头部的公司——Anthropic 和 OpenAI——在前后不到一周的时间里，各自干了一件"反直觉"的事：一个跑去开咨询公司，一个直接做起了"AI 员工"管理平台。说白了，它们都在做同一件事：…
本地先脱敏，再上在线大模型：小模型也能有用
现在大家都爱用在线大模型。
一文讲透Agent三件套：MCP、Skill、Hook如何给大模型装上护栏
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Loop Engineering 实践指南：在 Code Buddy 中构建自主循环系统
Loop Engineering 是由谷歌工程师 Addy Osmani 提出的 AI 编程新范式。其核心理念是：围绕大模型构建自主循环运行系统，使 AI 从单次响应工具升级为长期自治代理。
KV-Cache到底在缓存什么-大模型推理的物理基础
KV Cache 是 transformer 推理时 attention 层产生的 K/V 张量缓存，是模型架构决定的物理存在，不是某个厂商的优化技巧。它的显存占用随 context 长度线性增长，1M token context wi…
Graph Engineering 入门：当 AI Agent 从循环走向协作网络
2026 年 7 月中旬，Peter Steinberger 在 X 上写了九个字，收获了数千点赞：
让 Agent 越用越准、成本越来越低：AgentLoop 的 Agent 经验自进化闭环
文章内容基于作者个人技术实践与独立思考，旨在分享经验，仅代表个人观点。
横向拆解Claude Code、Codex等六大Agent上下文压缩策略后，我们做了第 7 个
作者：mervynyang
拆解 Agent Workspace 三条技术路线：WorkBuddy、Claude Tag 与 EragonAI（上）
编者按：Agent Workspace 是企业级 Agent 落地绕不开的一环，但市面上的讨论大多停留在功能罗列，很少有人真正拆开代码与架构逐一核对。本文选取 WorkBuddy、Claude Tag、EragonAI 三条比较有代表性…
Harness 效应：编排设计如何影响企业级 Agent 的 Token 成本
很多团队评估企业 Agent 成本时，第一反应是看模型价格。比较哪个模型输入便宜，哪个模型输出便宜，哪个模型性价比高。比价自然重要，但论文「The Harness Effect: How Orchestration Design Set…
AI Infra入门干货总结：大模型是如何高效推理的
在阅读 vLLM 源码的过程中发现，追踪推理过程中每一步的张量维度变化，对于理解大模型工作原理非常有用。因此，本文将以 Llama 3为例，介绍推理过程中的每个计算环节，在每个计算环节都会标注Tensor的维度变化。
Agentic AI 如何重构企业运营流程？BCG 总结五个规模化落地要素
BCG 的智能体部署实践表明，能否端到端重构流程，决定了一家组织实现的是 60% 的成本降幅，还是不足 20% 的价值收益。
从 Data Lake 到 State Lake：面向 Agent 时代的存储基础设施重构
过去几年，AI 应用的形态正在快速变化。从早期的模型调用，到对话式助手，再到具备工具调用、任务执行、环境交互和长期记忆能力的 Agent，AI 系统正在从"回答问题"走向"完成任务"。这种变化不仅改变了上层应用的交互方式，也对底层基础设…
首 token 延迟降 3.25 倍！小红书联合北大、上交提出 HYPIC，让混合注意力大模型用上「位置无关缓存」
引言：随着 RAG（检索增强生成）和 Agent 成为大模型服务的主流形态，一条请求的 prompt 往往由几十到上百个独立文本片段拼接而成，长度动辄十万 token，prefill（预填充）阶段的算力开销成为服务成本与延迟的最大来源。…
Agent 治理：用 Hook 堵住 LLM 的偷懒、越权与失忆
引子：从两个真实案例说起