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为什么你学了很多 Agent 工具,还是做不出真正可用的 Agent?

文章指出许多人学习 AI Agent 时陷入了“工具焦虑”,盲目追逐 LangChain、MCP 等框架,却忽视了 Agent 的本质是一套围绕目标运行的系统。作者强调,真正的难点在于系统设计——理解工具调用、记忆、反馈修正及工程化约束,而非仅仅跑通 Demo。文章推荐 GitHub 项目 agent_learning,主张从 LLM 基础、Prompt 等底层原理开始,逐步构建从基础到工程化的完整知识体系,最终实现 Agent 在真实环境中的稳定运行。

技术Agent ✍ Nana🕐 2026-06-156.4 KB

Vibe Coding 进阶:非技术人员的生存手册

本文探讨了非技术人员在进行 Vibe Coding(使用 AI 编程)时面临的挑战,指出问题往往在于需求描述不清。文章提出了五个进阶建议:使用 AI 访谈厘清需求、从小项目做起、培养工程化思维进行风险管理和任务拆解、善用 Git 版本控制作为后悔药,以及坚持真实运行检查,强调代码是工具,解决问题才是目的。

技术工具与效率 ✍ 香蕉Banana🕐 2026-01-126.3 KB