Agent 与 RAG

RAG、Trace、MCP 与结构化判断:让智能体带着证据行动。

[Agent 与 RAG]

不生成文本的模型有什么用:读 TypeSafe 的 Jev

Jev 不写字,只做判断:理解三原语与校准置信度,以及如何把这类判断接进 Agent 生产系统。

#Jev#Agent#结构化输出
≈ 11 分钟
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Agent 平台为什么要保存 Trace 和 Evidence:从一次检索到受控 Action

以异常订单复核为例,区分 Context、State、Memory、Trace、Evidence 与 Action,让 Agent 的回答和动作可以检查。

#Agent#RAG#OpenTelemetry
≈ 5 分钟
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仰望星空:从 Databricks、Snowflake 与 Palantir 看数据平台走向 Agent

从 Lakehouse、Semantic View 到 Ontology,记录一个 Java 后端如何理解数据、语义、权限与业务行动正在汇成同一条平台主线。

#Java#AI 平台#数据平台
≈ 10 分钟
[Agent 与 RAG]

企业 RAG 数据怎样进入 Milvus:文档版本、切分、索引与权限

从一份制度文档更新出发,理解原文、解析结果、Chunk、Embedding、Milvus Collection 和引用证据怎样保持关联。

#RAG#Milvus#向量数据库
≈ 4 分钟
[Agent 与 RAG]

MCP:协议原理、MCPHub 管理与自建示例

MCP(Model Context Protocol)从 2024 年下半年开始火,到现在 Claude / Cursor / VSCode / Cherry Studio 几乎全都接入。但很多人对它的理解还停留在"装个 MCP 就能让 AI 用工具"——其实它的设计非常有意思。

#MCP#MCPHub#Agent
≈ 6 分钟
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Claude Code、Codex 与 Gemini CLI:安装、配置与使用

AI 编程的主战场已经从聊天界面转移到 CLI——Claude Code、OpenAI Codex CLI、Google Gemini CLI 三家产品几乎同时把"在命令行里跑 Agent + 改代码 + 跑测试"做成了主流玩法。

#ClaudeCode#Codex#GeminiCLI
≈ 6 分钟