AI开发核心术语详解：从Embedding到Fine-tuning
从Embedding到Fine-tuning，系统梳理AI开发中的核心概念，帮助开发者建立完整的技术认知体系。
Category：人工智能
AI 应用的成本控制与性能优化
这 7 篇文章从 AI Agent 基础概念出发，依次覆盖了 MCP 协议、Prompt Engineering、Claude API 实战、RAG 检索增强、工作流编排和成本优化。希望这个系列能帮助你从零开始构建可靠的 AI 应用。...
AI 工作流编排：多 Agent 协作与状态管理
工作流编排的本质是**软件工程中的"分而治之"思想在 AI 领域的延伸**。好的编排不是让 Agent 越多越好，而是让每个 Agent 职责单一、边界清晰。
RAG 检索增强生成：从原理到落地实战
一个实用的判断标准：如果人类在文档中也找不到答案，那 RAG 大概率也找不到。
使用 Claude API 构建生产级应用：从入门到上线
Claude API 的接入门槛很低，但要做成生产级应用，需要在**系统提示设计、流式交互、错误处理、成本控制**四个维度下功夫。
Prompt Engineering 进阶：结构化提示与少样本学习
Prompt Engineering 的本质是**沟通能力的延伸**。它不需要高深的算法知识，但需要对 LLM 的能力边界有清晰认知——知道它擅长什么、容易在哪里出错、如何通过提示规避弱点。...
MCP 协议实战：让 AI 安全地操作你的工具
MCP 的价值不在于技术复杂度，而在于**标准化带来的互操作性**。一旦你的工具封装成 MCP Server，任何支持 MCP 的客户端（Claude、Cursor、自建 Agent）都能直接使用。...
从 Chatbot 到自主代理：AI Agent 基础概念与架构演进
AI Agent 不是"更聪明的 Chatbot"，而是**具备行动能力的新型软件形态**。它的价值不在于生成多优美的文案，而在于能**真正替你完成工作**。
OpenClaw 部署与使用指南：从零搭建多通道 AI 网关
OpenClaw 是一个开源的多通道 AI Agent 网关，能把 Claude、GPT 等大模型接入 Telegram、Slack、Discord 等平台。本文记录从安装到上线的完整过程。
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