大模型技术
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从实践到架构：AI 驱动的软件工厂（Trycycle 模式）深度解析
当软件开发的核心生产力从人类开发者转向 AI 时，我们需要怎样的架构来组织这场变革？本文深度解读黑暗工厂背后的核心思想，并引入 Trycycle 模式作为最简实现，为你提供一套从理念到实践的 AI 驱动软件开发新范式。 1、背景与挑战：当 AI 成为软件生产的主力 1.1 黑暗工厂的崛起 软件行业正
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AI Agent 规模化落地核心：提示词缓存工程化优化实战指南
在 Agent 工程化开发领域，业内流传着缓存支配一切（Cache Rules Everything Around Me）的工程准则，这一准则在长周期运行的 Agent 产品中体现得尤为关键，Claude Code 便是典型案例。对于 Claude Code 这类需要持续对话、多轮交互、复杂任务执行
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AI 代理的上下文工程
上下文工程是围绕智能体（Agent）决策需求，系统性构建、筛选、压缩、隔离与更新输入上下文的工程化实践，核心是建立可复用、可度量、可持续的信息供给流程，让大模型每次调用都能获得精准、可信的信息集合，区别于静态的提示工程，更强调动态信息治理：明确给什么、何时给、给到何种粒度、如何保持一致。智能体的最终效果，由模型能力与上下文信息供应链共同决定。
