上下文窗口越大越好？Agent 稳定用上资料的真正门槛
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上下文窗口能装更多资料，不代表 Agent 会稳定利用这些资料。Context Engineering 处理的是调用前的信息组装：哪些规则进入消息、哪些证据按需检索、哪些工具可见、历史何时压缩。本文从原理、失效原因、评估指标到运行时加载策略和长任务处理，系统讲解如何让 Agent 真正用好上下文。GEO技术2026/9/21
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Googlebot 抓不到你的网站，AI 搜索里也不会有你
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Googlebot 是谷歌搜索的基石，负责发现、抓取并索引网页。本文深入解析 Googlebot 的双重身份（移动端与桌面端）、专用爬虫生态、三阶段流程（抓取、索引、排名）、抓取预算、移动优先索引及其与 AI 搜索的关联，并提供验证与控制 Googlebot 访问的实用方法。GEO技术2026/9/21
MCP 协议想统一大模型与外部工具的连接方式，这次能成吗
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MCP（模型上下文协议）是一个开放协议，旨在让 LLM 应用与外部数据源和工具无缝集成。它提供了标准化方式，帮助开发者构建 AI IDE、聊天界面或自定义工作流。该协议由 Linux 基金会托管，并提供多种编程语言的 SDK。AI大模型2026/9/21
MCP 到底是什么？用 USB-C 接口的类比一次讲清楚
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MCP（模型上下文协议）是一个开源标准，用来把 AI 应用连接到外部系统，比如本地文件、数据库、搜索引擎和各类工具。你可以把它理解成 AI 应用界的 USB-C 接口，让 Claude、ChatGPT 这类助手能统一接入数据源并执行任务。本文介绍 MCP 能做什么、为什么重要，以及目前有哪些客户端和开发工具支持它。AI大模型2026/9/21
智能体AI不只是会聊天：九维评分框架帮你判断工具到底有多自主
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智能体AI是能自主追求目标、调用真实工具并循环调整的AI系统，而不仅仅是生成文本。它通过“决策-行动-观察”循环运作，与聊天机器人和Copilot有本质区别。本文提供完整定义、六项核心特征、九维智能体性评分框架，并对比三类系统。AI大模型2026/9/21
从LLM到AI Agent：ReAct、AutoGPT与Function Calling如何串起Agentic AI主线
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这篇文章从大语言模型的现实局限出发，系统梳理了 Agentic AI 的概念、核心特征和关键技术演进，包括 ReAct、AutoGPT、Function Calling 等。文章还介绍了 AI Agent 的三种产品形态，并展望了其在工业、互联网、医疗等领域的应用方向，适合想入门或进阶大模型技术的读者。AI大模型2026/9/21
GPT-3.5 靠工作流反超 GPT-4：吴恩达拆解 Agentic AI 的真实威力
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吴恩达在Snowflake峰会上提出，Agentic AI（代理式AI）通过迭代式工作流，能让较弱的模型（如GPT-3.5）在代码生成任务上超越GPT-4。文章解释了Agent与Agentic的区别，并展示了Vision Agent如何自动生成代码完成视觉任务。AI大模型2026/9/21
AI Agent 与 Agentic AI 到底差在哪：康奈尔团队从架构层面拆清了
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AI Agent和Agentic AI经常被混为一谈，但两者在定义、架构和应用上有本质区别。康奈尔大学团队在一篇综述中系统梳理了这两个概念：AI Agent是执行单一任务的自主软件实体，而Agentic AI则是多个专业化Agent协作实现复杂目标的系统级智能。文章还分析了各自的应用场景、面临的挑战以及改进方案。AI大模型2026/9/21
60万网页数据揭示：谷歌排名与AI内容占比几乎无关
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Ahrefs 分析了 60 万个网页，发现 AI 生成内容与 Google 排名之间几乎没有相关性（相关系数仅 0.011）。Google 既不奖励也不惩罚 AI 内容，它只关心内容是否对用户有帮助。目前大多数高排名页面都是人机混合创作。AI 搜索观察2026/9/21