Tag: AI
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Claude Code vs Codex：两种 Agent 编排哲学
从源码层面对比 Claude Code 与 Codex CLI：两者都是本地 coding agent 且都支持 Skill、Hook、MCP、AGENTS.md，真正的差异在实现栈、云端沙箱并行与多模型、以及 IDE 与企业集成深度。
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长任务状态管理：跑两小时的任务怎么不丢状态
Agent 长任务的状态管理：状态机、断点续跑、任务队列、幂等，以及上下文压缩与状态的关系。
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Subagent 与 Skill 注入：多 Agent 编排的艺术
为什么单 Agent 不够：上下文污染、自我肯定偏差、难并行，以及 Subagent 分工隔离与 Skill 按需注入的解法。
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上下文压缩与 Memory 管理：窗口不够用怎么办
Agent 上下文窗口不够用的三类解法：压缩、外置记忆、分层索引，以及记忆的写入时机工程。
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提示词工程：System Prompt 怎么驯服模型
System Prompt 的工程方法：角色设定、约束注入、few-shot、结构化输出，以及 Claude Code 的 Skill 注入如何解决提示词过长的问题。
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Agent 的本质：LLM + Tool Loop
拆解 Agent 的核心机制 Tool Loop：think、act、observe 三环节与 ReAct 范式，以及循环卡死、token 爆炸、结果格式化等工程问题。
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AI Agent 工程地图——从 LLM 到可编程 Agent
AI Agent 工程系列总纲：把 Agent 拆成 LLM 加工具循环、记忆、编排四层，勾画五大核心主题与 Claude Code 对 Codex 两种编排哲学。