Prompt 工程已死,上下文工程当立

Posted on Fri 16 January 2026 in AI • Tagged with Context Engineering, RAG, Personal Knowledge Base, LLM, Agent

你的 AI 回答总是不着边际?别再死磕 Prompt 了,多半是"上下文"没给对。本文深度解读"上下文工程",剖析它与 RAG 的本质区别,并通过一个"AI 面试官"的完整实例,手把手教你打造一个不弱智的 Agent。


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从 PDCA 到 PAOE:AI Agent 大脑里的循环

Posted on Thu 15 January 2026 in AI • Tagged with AI Agent, ReAct, LLM, PDCA, Architecture

PDCA 是管理者的圣经,但对于 AI Agent 来说,它太慢了。本文提出 PAOE (Plan, Act, Observe, Evaluate) 模型,深度解析 ReAct 机制如何让 LLM 拥有“手眼协调”的能力,并附带 Python 实现代码。


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RAG 进阶指南:别只盯着向量数据库,Elasticsearch 才是扫地僧

Posted on Thu 15 January 2026 in AI • Tagged with RAG, Elasticsearch, Vector Search, LLM, Hybrid Search

你的 RAG 系统总是在胡说八道?多半是检索拖了后腿。本文基于 Medium 高赞文章,深度解析如何利用 Elasticsearch 的混合检索、函数得分等高级特性,拯救你那“弱不禁风”的 RAG。


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用 Eino 构建 AI Agent:Go 开发者的 LangChain 终于来了

Posted on Wed 14 January 2026 in Journal • Tagged with golang, ai-agent, eino, llm, cloudwego

字节跳动开源的 Eino 框架,让 Go 开发者也能优雅地构建 AI Agent——本文带你从零开始,用 Go 写一个智能穿衣助手


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Vibe 编程的新范式:在 AI 时代重新定义软件开发

Posted on Fri 07 November 2025 in Journal • Tagged with journal, blog, vibe-programming, ai, prompt-engineering, llm, context-engineering

探讨 AI 时代的编程新范式:从传统编码到 Vibe 编程,强调人在其中的关键作用——提问、判断、决策和创新能力的重要性


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