智能体不只是聊天机器人：核心四要素与落地挑战
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本文全面介绍了 AI Agent（智能体）的概念、核心组成（LLM+规划+记忆+工具调用）、与传统 AI 模型的区别，以及主流 ReAct 模式。文章还梳理了 Agent 的历史发展、主要类型、应用场景、面临的挑战与未来趋势，适合想快速了解 AI Agent 的开发者阅读。AI大模型2026/8/26
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RAG 并非银弹：何时该选传统搜索或微调
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RAG通过检索外部知识库来增强大模型回答，弥补知识过时和私有数据访问问题，同时减少幻觉。本文详细拆解RAG的工作原理、Embedding和相似度计算，并对比传统搜索、微调与长上下文方案。RAG并非银弹，检索质量、延迟和成本都是真实挑战，生产落地需持续优化评估。AI大模型2026/8/25
ADK 上云后自家客户端反而连不上？跨云 A2A 互操作实测
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本文手把手演示了如何用一行代码将Google ADK智能体转换为A2A服务器并部署到Cloud Run，但部署后必须核验Agent Card，否则ADK自己的客户端将无法访问。同时，跨框架互操作时会遇到回复重复等问题，需要调整解析逻辑。实验与实测2026/8/25
A2A协议打通了，但三大Agent框架的坑比想象中多
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本文通过在同一研究Agent上分别使用Google ADK、AWS Strands和微软Agent Framework构建并部署，以A2A协议互联，实际测试揭示了协议虽能互通，但框架在Prompt参数、模型声明方式、工具绑定及任务完成响应上存在显著差异。文章强调区分平台差异与模型差异，并分享了避免踩坑的关键经验。实验与实测2026/8/25
RAG 检索增强生成入门：拆解“检索-增强-生成”三大环节
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本文详细介绍了RAG（检索增强生成）技术的概念、原理、工作流程和技术架构，通过检索外部知识库来增强大语言模型的生成能力，解决知识截止和幻觉问题。文章还以搭建知识问答系统为例，说明了数据准备、检索模块和生成模块的设计方法。AI大模型2026/8/22
后端转 AI 应用：别把大模型当黑盒，这四条主线要先串起来
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这是一份面向后端开发者的 AI 应用开发学习路线与资源索引，涵盖大模型基础、Agent、RAG 和系统设计四大主线，提供推荐的阅读顺序和高频面试题。文章强调不能把大模型当黑盒 API 调用，需关注结构化输出、上下文管理、召回优化和生产级治理等问题。AI大模型2026/8/20
别再迷信演示视频了：十大AI智能体真实表现全记录
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本文盘点了2026年最值得关注的十大AI智能体，从通用助手ChatGPT Agent到编程利器Claude Code，再到开源浏览器Agent OpenClaw，并介绍了如何利用AdsPower指纹浏览器安全运行多账号自动化任务，帮助技术从业者快速选型。实验与实测2026/8/17
把ChatGPT搬进表格：三种落地SEO提效玩法
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本文介绍了三种利用ChatGPT提升SEO工作效率的方法：通过AIPRM扩展使用引导词快速生成关键词和翻译关键词列表，在Google Sheet中使用GPT for Sheets and Docs扩展批量生成Meta Description，以及将ChatGPT的API接入Google Sheet实现灵活的自定义SEO内容生成。文章结合关键词调研和Meta Description优化两个典型场景，详细讲解了操作步骤，并指出ChatGPT在真实性和时效性方面的局限性。实验与实测2026/8/16
从187行补丁到2分钟限制：ADK 2.x实时会话迁移踩坑记
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从 ADK 1.x 升级到 2.6.3 后，成功删除了长达 187 行的 monkey patch，但迁移过程并非一帆风顺：keepalive 调用因类型错误导致十秒后崩溃，视频帧率超过 API 限制，音视频会话仅有两分钟上限且未处理中断。本文详细记录了这些陷阱及解决方案，并提供了关键代码示例。实验与实测2026/8/14