Agent Skill 是什么?
做 Agent 开发一段时间后,大部分人都会遇到同一个问题: Prompt 越写越长,模型执行越来越飘。 你把所有规范、流程、示例一股脑塞进系统 Prompt,token 蹭蹭涨,模型的注意力却被稀释
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这两年大家一提 Agent,脑子里很容易浮现出一个“会思考、会规划、会调用工具、还会自我修复”的高级智能体。听起来很玄,但如果把那些花哨概念都剥掉,一个能跑起来的极简 Agent,其实没有那么复杂。
哈喽,大家好! 我是阿星?? 这两天我在体验飞书新上的OpenClaw插件,个人感觉真的比我之前自己装的要好很多。 举个例子,比如说我现在让它构建一个写作Agent,每天直接帮我写推文,一把成。
一键联动豆包、DeepSeek、千问等主流大模型 实现同题同步并行提问 无需在多个AI平台间反复切换 快速汇聚不同模型的原生回答 让每一次提问都拥有更全面的视角
本文以EasyDataset工具为例,系统介绍了问答对数据集的完整生成流程:从问题生成、答案生成,到采用“自动化初筛+人工抽检”策略进行质量评估,最后导出标准格式,为模型微调提供高质量数据。
拆解大模型二:Transformer 最核心的设计,其实你高中就学过 Attention 机制,很多人觉得它神秘、复杂、充满线性代数。 但如果我告诉你,它的核心运算——两个向量做点积,算相似度——是你
场景:把 AI 助手部署在共享服务器上 前六篇从 Gateway、通道、Agent、插件、模型到 Canvas,一路分析了 OpenClaw 的核心能力。
当你看到 GPT-5.4-Thinking 和 GPT-5.4 Pro 发布之后,可以准备取消你的 Claude Code 订阅了! 不用再花高昂的费用还要受 A 社 的封号折磨了!
2025年是 AI Agent 全面爆发的一年。3月,一款名为 Manus 的通用 AI Agent 横空出世,从筛选简历到分析股票,从写代码到做 PPT,其强大的任务执行能力让整个科技圈为之震
今天给大家带来的教程是OpenClaw 多 Agent 实战:小红书从数据收集整理到自动发布的全链路实现。这套系统实现了从获取热榜数据、分析竞品笔记、AI 创作内容到生成精美图文自动发布的全自动化流程
一、前言 使用了一段时间的反重力 Antigravity 进行日常研发,感觉非常好用,特别是 Gemini 3.1 Pro 和 Claude Opus 4.6 这两个模型,太聪明了,指哪打哪,很少返工
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