Tag: LLM
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MCP 已死，CLI 永生
Published: at 12:00 AMAnthropic 发布 MCP 后全行业争相跟进，但真正用过的人都知道它有多烦。LLM 本就擅长使用命令行工具，CLI 可调试、可组合、认证也不用重复折腾——我们根本不需要一个新协议。
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2026 年 AI 五大趋势：推理、Agent、编程、开源模型与多模态
Published: at 12:00 AMAlex Xu 对 2026 年 AI 领域五大关键趋势的分析，涵盖推理模型与 RLVR、AI Agent 与工具调用、编程 Agent、开源权重模型以及多模态能力的最新进展与未来方向。
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在 .NET 中使用 Ollama 从图片提取结构化数据
Published: at 12:00 AM通过 Ollama 在本地运行视觉模型，配合 Microsoft.Extensions.AI 和 OllamaSharp，实现从收据图片中提取商品名称、数量和价格等结构化数据，并反序列化为强类型 C# 对象。
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结构化上下文工程与文件原生代理系统
Published: at 12:00 AMSimon Willison 解读 Damon McMillan 关于结构化数据上下文工程的最新论文。研究涵盖 11 种模型与 10,000 张表的 SQL 架构，揭示了前沿模型在文件系统检索上的优势，以及 TOON 格式虽小却导致 Token 消耗激增的“Grep Tax”现象。
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.NET AI 基础组件：用同一套 API 接入所有大模型
Published: at 12:00 AMMicrosoft.Extensions.AI 提供了统一抽象层，让 .NET 开发者用一套 IChatClient 接口对接 OpenAI、Ollama 等多种模型提供商，同时内置结构化输出、中间件管道和多模态支持。
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深入理解 AI 智能代理：从基础原理到实际应用
Published: at 12:00 AM全面解析 AI 智能代理的核心概念、工作原理和五种主要类型,探讨智能代理如何通过自主决策、工具调用和持续学习改变软件开发范式
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Agent 2.0：从浅层循环到深度智能体架构
Published: at 12:00 AM探索 AI 智能体从简单循环模式到复杂深度架构的演进历程。深入分析显式规划、层级委托、持久化内存和极致上下文工程四大核心支柱，揭示如何构建能够处理多步骤、长时间任务的智能体系统。
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如何使用 LangChain 和 PostgreSQL 构建 RAG 聊天机器人
Published: at 12:00 AM本文详细介绍了如何结合 LangChain 框架和 PostgreSQL（pgvector 扩展）构建一个基于检索增强生成（RAG）的聊天机器人，涵盖数据准备、向量存储、检索链构建和部署等完整流程。