Pydantic fixed my Agent's Memory
文章探讨了如何解决 AI Agent 记忆系统的多跳推理问题。传统的向量数据库在处理跨块事实连接时失效，而通用知识图谱常因缺乏结构导致查询噪音。作者提出的解决方案是使用 Pydantic 提前定义本体（Schema），明确实体类型、关系和属性。通过 Zep 框架强制执行这些约束，可以显著提升提取的准确性和数据的可查询性，从而实现有效的多跳推理。
🏷️ Schema
3 篇解剖 Skill：Skill 工程化实战指南（二）
文章深入剖析了 AI 编程中 Skill 的内部结构与生命周期。作者指出 Skill 不仅是高级 Prompt，而是包含元数据、入参结构、核心提示词及执行器的标准件。文章详细解释了 Skill 从注册发现到意图匹配再到沙盒执行的全过程，并提出了判断何时封装 Skill 的三个标准，旨在帮助开发者通过工程化手段稳定 AI 输出。
重新定义 AI 交互：Skill 工程化实战指南（一）
文章指出传统 Prompt 工程在规模化、持久化和稳定性上的局限，提出了“Skill”概念。Skill 将系统提示词、入参 Schema 和执行逻辑封装为可复用的“AI 函数”。文章对比了 Skill 与 Prompt、MCP、Agent 的区别，并介绍了基于“渐进式披露”的三层交互架构，旨在用软件工程的严谨性提升 AI 应用的可控性。