Group Overview
AI Agent
AI Agent
从基础概念、RAG 到 Agent 源码解析，把能力地图和工程细节拆开来学。
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7 篇
LLM 基本概念
先把 LLM、Prompt、RAG、Agent、Harness 这些核心概念串成一条主线。
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24 篇
Learn LLM
一套面向工程实践的 LLM 学习课程，从 PyTorch 训练闭环、tokenizer、attention、MiniGPT 到 RAG、SFT、LoRA、评测、安全和领域项目。
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9 篇
检索增强
面向正在搭建知识库问答或企业检索系统的开发者，从 RAG 整体链路、数据导入、分块、向量索引、查询改写、索引优化到召回质量评估，梳理检索增强生成的工程边界。
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16 篇
Claude code 源码解析
面向想读懂 Claude Code 源码的工程师，从 ReAct 主循环、上下文管理、工具执行、MCP、Skill 到多 Agent 协作，按源码阅读路径拆解编程 Agent 运行时。
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25 篇
Build Harness
面向想亲手实现 Agent Harness 的开发者，从 CLI 模型调用、最小 Agent Loop、工具运行时、上下文策略、事件日志到托管运行，逐步搭出可控、可观测、可扩展的工程骨架。
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6 篇
Agent 设计范式
从 Context Manager、工具边界、记忆治理、协作隔离到运行时控制，沉淀 Agent 系统长期稳定的设计范式。
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4 篇
AI 陪伴
从架构设计视角理解 AI 陪伴系统的事件入口、上下文、人格、对话编排和多模态输出。