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本文不输出权威指南，只是一位一线算法工程师和AI不算peace的合作场景还原。系列第一篇，我们将从最基础的“磨合期”开始聊起。

和AI一起搞事情#1: opencode ×browser-use实战复盘

在 LLM 发展的上半场，我们执着于不断拉长 Context Window，从 8K 到 128K 甚至百万级别。但在下半场，资深开发者们逐渐意识到：盲目拉长上下文是在用昂贵的算力掩盖逻辑管理的无能为例。 这一章我们围绕Coding这个核心视角来寻找一些新的上下文管理的思路：以 Coding 为核心，将 Context 视为“内存（RAM）”，将 Runtime 视为“状态（State）”，构建一套属于智能体的“操作系统”。

解密Prompt系列69. 从上下文管理到Runtime操作系统

Transformer 的核心范式一直是“Next Token Prediction”——像接龙一样，一个词一个词地往后蹦。虽然 OpenAI o1 和 DeepSeek-R1 通过 Chain of Thought (CoT) 开启了“慢思考”时代，但其本质依然是通过生成更多的显性 Token 来换取计算时间。

解密Prompt系列68. 告别逐词蹦字 - Transformer 的新推理范式

导读：2025年是智能体爆发的一年。然而，随着模型能力的提升，工业界开始反思：盲目增加智能体、盲目增加工具调用次数真的能“大力出奇迹”吗？本文串联了两篇Google论文，从宏观的架构选择到微观的工具预算感知，探讨如何科学地构建高效的Agent系统。

解密Prompt系列67. 智能体的经济学：从架构选型到工具预算

借着 DeepSeek-OCR这篇论文，本章我们来回顾下多模态大模型（VLM）的核心技术演进。

解密Prompt系列66. 视觉Token爆炸→DeepSeek-OCR光学压缩

这一章我们不谈应用，而是通过三巨头 Google、OpenAI、Anthropic 三篇充满脑洞的论文，深入探讨模型内部状态的可访问性与可操控性。我们将从三个维度展开：

解密Prompt系列65. 三巨头关于大模型内景的硬核论文

💡 摘要: Anthropic SKILLS 看着只是一堆提示词和脚本，但其精妙在于“大道至简”。本文将深入解构 SKILLS 的三层分层加载架构，探讨它如何解决传统 Agent 上下文膨胀、领域任务成功率低的核心痛点。我们将通过一个完整流程展示 SKILLS 如何工作，并延伸思考它对现有 MCP、工作流和多智能体范式带来的冲击与重构可能。同时，我们也会探讨 SKILLS 在工程实践中面临的挑战，如性能、安全和评估。

解密Prompt系列64. Anthropic Skils的延伸思考

当大模型成为Agent，我们该如何教会它“行动”？纯粹的模仿学习（SFT）天花板明显，而强化学习（RL）又面临奖励稀疏、环境复杂、探索成本高的挑战。本文将带你深入四种前沿的Agent训练方案：ReTool, RAGEN, RStar2, 和 Early Experience，看它们如何巧妙地设计环境、利用反馈，让Agent不仅“能干”，而且“聪明”。

解密prompt系列63. Agent训练方案: RStar2 & Early Experience etc

今天我们来聊聊AI智能体中至关重要的组件——记忆系统，它能有效避免的Agent像只有7秒记忆的金鱼，不断重复错误，循环往复。

​解密prompt系列62. Agent Memory新视角 - MATTS&CFGM&MIRIX

最近Vibe Code在各种技术社区刷屏，不过说实话，在日常工作中，我更多是用LLM来生成文档、批量修改代码或者排查问题。毕竟业务需求嘛，很少有能一次性描述清楚的（懂的都懂哈哈~）。但在看了最新的SWE-Bench Pro评测后，我决定尝试一下端到端的AI编程体验。

​解密prompt系列61. 手搓代码沙箱与FastAPI-MCP实战

🚀 核心挑战：如何为复杂数据分析任务构建可扩展的代码沙箱工具？本文将以E2B沙箱为例，通过对比Low-Level与FastMCP两种MCP-Server实现方案，深入剖析：

​解密prompt系列59. MCP实战：从Low-Level到FastMCP的搭建演进

作为结构化推理的坚定支持者，我一度对MCP感到困惑：Agent和工具调用的概念早已普及，为何还需要MCP这样的额外设计呢？本文就来深入探讨MCP，看看它究竟解决了什么问题。我们将分几章解析MCP：本章理清基础概念和逻辑，后面我们直接以一个Agent为例演示全MCP接入的实现方案。

​解密prompt系列58. MCP - 工具演变 & MCP基础

承接上篇对Context Engineering的探讨，本文将聚焦多智能体框架中的上下文管理实践。我们将深入剖析两个代表性框架：字节跳动开源的基于预定义角色与Supervisor-Worker模式的 Deer-Flow ，以及在其基础上引入动态智能体构建能力的清华 CoorAgent **** 。通过对它们设计思路和实现细节的拆解，提炼出多智能体协作中高效管理上下文的关键策略。

​解密prompt系列57. Agent Context Engineering - 多智能体代码剖析

近期关于智能体设计有诸多观点，一个关键点让我豁然开朗——无论智能体是单是众，是编排驱动还是自主决策，是静态预定义还是动态生成，Context上下文的管理机制始终是设计的核心命脉。它决定了：每个节点使用哪些信息？分别更新或修改哪些信息？多步骤间如何传递？智能体间是否共享、如何共享？后续篇章我们将剖析多个热门开源项目，一探它们如何驾驭Context。本章聚焦单智能体设计，选取两个代表性框架：模仿OpenAI深度研究范式的Gemini-fullstack（编排式）与模仿Manus的OpenManus（自主式）。

解密prompt系列56. Agent context Engineering - 单智能体代码剖析

在大模型驱动的时代，向量模型、索引抽取模型、文本切分模型（chunking）的迭代速度令人目不暇接，几乎每几个月就要升级一次。随之而来的，是Elasticsearch索引结构的频繁变更需求。然而，ES有个众所周知的‘硬伤’：一旦字段的mapping设定，就无法直接修改！ 这意味着每次模型升级带来的字段调整，都绕不开一个耗时费力的过程——重建索引并迁移数据（Reindex）。面对高频迭代，低效的Reindex和数据迁移导致的线上服务中断风险，成了工程师们挥之不去的烦恼。

ES索引迁移优化：3倍速ReIndex + 零感知切换

记忆存储是构建智能个性化、越用越懂你的Agent的核心挑战。上期我们探讨了模型方案实现长记忆存储，本期将聚焦工程实现层面。

解密prompt系列55.Agent Memory的工程实现 - Mem0 & LlamaIndex

Context Cache的使用几乎已经是行业共识，目标是优化大模型首Token的推理延时，在多轮对话，超长System Prompt，超长结构化JSON和Few-shot等应用场景，是不可或缺的。这一章我们主要从原理、一些论文提出的cache优化项和VLLM开源项目入手，分析下context Cache的实现和适合场景。

​解密prompt系列54.Context Cache代码示例和原理分析

哈哈最近感觉自己不像算法倒像是DB，整天围着ES打转，今天查IO，明天查内存，一会优化查询，一会优化吞吐。毕竟RAG离不开知识库，我们的选型是ES，于是这一年都是和ES的各种纠葛。所以顺手把近期获得的一些小tips记下来，万一有人和我踩进了一样的坑，也能早日爬出来。当前使用的ES版本是8.13，和7版本有较大的差异，用7.X的朋友这一章可能有不适配。本章主要覆盖以下

​ES查询优化随记1: 多路向量查询 & KNN IO排查 & 高效Filter使用

上一章畅想里面我们重点提及了大模型的记忆模块，包括模型能否持续更新记忆模块，模型能否把持续对记忆模块进行压缩更新在有限的参数中存储更高密度的知识信息，从而解决有限context和无限知识之间的矛盾。这一章我们分别介绍两种方案，一种是基于模型结构的Google提出的Titan模型结构，另一种是基于外挂知识库表征对齐的Kbalm。

解密prompt系列53. 再谈大模型Memory

在DeepSeek-R1的开源狂欢之后，感觉不少朋友都陷入了技术舒适区，但其实当前的大模型技术只是跨进了应用阶段，可以探索的领域还有不少，所以这一章咱不聊论文了，偶尔不脚踏实地，单纯仰望天空，聊聊还有什么有趣值得探索的领域，哈哈有可能单纯是最近科幻小说看太多的产物~

解密prompt系列52. 闲聊大模型还有什么值得探索的领域

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