上下文工程 vs 提示词工程：从“写指令”到“管信息环境”
上下文工程并非提示词工程的改名，而是围绕上下文窗口的系统设计。本文解析两者在单次调用与多轮系统、指令表达与信息编排上的核心差异，并介绍上下文工程的四道工序及五大常见陷阱。
标签：大模型应用
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RAG 答不准？可能是文本切分（Chunking）做错了
当 RAG 系统回答不准确时，问题往往不出在模型或向量库，而在于文档切分（Chunking）。本文深入解析文本切分的定义、常见策略、权衡机制及工程实践，帮助你构建高质量的检索地基。
RAG 进阶：重排序（Reranking）如何解决检索成功但答案不准的问题
在 RAG 系统中，检索成功但答案不准往往源于重排序环节。本文解析重排序在召回与生成之间的关键位置，对比向量与关键词检索的盲区，阐述交叉编码器原理，并明确其受限于召回率、切分质量及算力成本的三大边界。
AI Agent 与 API 调用的本质区别：从单次响应到闭环执行
接入大模型 API 不等于拥有 AI Agent。本文深入解析 Agent 的目标驱动特性、五大核心组件及执行闭环，对比普通 API 调用的差异，并探讨成本、错误累积及安全边界等工程约束，帮助开发者正确理解并构建可靠的智能体系统。
别迷信多智能体：复杂任务的架构选型与成本陷阱
深入解析多智能体架构的适用边界。通过系统日志分析，揭示为何强行拆分深度串联任务会导致系统变慢和 Token 消耗剧增，并给出基于耗时、成本和通信日志的选型决策指南。
模型上线就变笨？带你搞懂 Harness Engineering 与工程外壳
为什么 AI 模型在测试环境表现优异，上线后却频繁出错？本文深入解析 Harness Engineering（工程外壳）的概念，揭示上下文装配、工具管理及错误处理对 Agent 表现的关键影响，并提供基于运行链路的系统性排查策略。