6 篇文章
AI 编程工具现在能做什么、做不好什么，以及它对后端开发岗位结构和个人能力要求的实际影响。
对比向量检索式与文件式两种 Agent 记忆范式，结合实际案例讲解如何让 AI Agent 跨会话记住用户。
单智能体的上下文膨胀与任务耦合瓶颈，几种多 Agent 拆分模式，以及判断该不该拆的实战经验。
RAG 的离线建库与在线检索流程，重点讲解数据切片策略、Embedding 向量化，以及向量化与大模型训练原理的关系。
基于 MCP 协议构建 AI 应用时，系统提示、历史对话、工具结果等上下文的组织、裁剪与安全管理心得。
从符号主义、深度学习到大模型，梳理 AI 的发展脉络，并介绍 MCP 与 Skills 带来的新范式。