Prompt、Context、Harness: 三种AI Agent“脚手架”进化的底层逻辑是什么?AI提示词工程给AI Agent提供了充足的信息、上下文工程开启了AI Agent的工程化探索, Harness Engineering则从边界视角让AI Agent的“抽风”限定在可控范围.2026-4-22 工程
提示词、思维链、蜂群: 解码 AI 智能体（Agent）底层设计模式3年进化史AI有人调侃说：“AI 时代，只要你学得够慢，你真的可以不用去学了。”AI 为什么会发展得这么快？这背后到底是什么力量在推动？今天，我想从大模型架构的角度来给大家盘一盘。2026-4-21 Agent架构 设计模式
从“超级个体”到“虚拟团队”：OpenClaw 多智能体框架背后的核心逻辑AIAI 落地的终局，不是造出一个全知全能的“神”，而是建立一个各司其职的“团队”。Multi-Agents架构就是这么来的2026-4-7 AI应用
OpenClaw+Ollama+Slack：打造100%本地私有、安全听话的小龙虾AI小龙虾好玩，但是有点费Tokens。 这里演示如何打造一个整合了强大Slack、本地私有、安全可控的小龙虾。2026-3-8 AI应用 大模型
DeepseekOCR：OCR的“YOLO时刻” | 格局小了不是，这不只是个OCR，它可能是在重新设计AI的记忆系统AI也许AI的世界里，最强大的武器可能不是无尽的算力，而是架构本身的想象力，这是典型的四两拨千斤。2025-11-11 算法 OCR
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