AI Agent 连接程序世界：从 Prompt 到 Tool Calling 的演进
大语言模型原生能力局限于 Token 生成，难以直接满足软件系统对类型、权限及确定执行结果的严格要求。AI Agent 需建立中间层可验证交互协议，通过 Tool Calling 机制连接数据库、搜索引擎及企业 API，从而解决语义与代码间的鸿沟，实现稳定可靠的程序世界连接。
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共 4 篇关键词「大语言模型」的检索结果
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claude-mem 斩获十万星：AI 记忆持久化技术引发开发者关注
GitHub 项目 claude-mem 在 10 月 30 日达到 105,550 星，单日新增 1,145 星。该项目通过将编码 Agent 的上下文记忆压缩并存储于 SQLite 数据库中，解决了大语言模型在长对话中“断片”的问题。这一技术突破使得 AI 助手能够保持长期记忆，显著提升了复杂任务中的连贯性与准确性，成为近期开发者社区关注的焦点。
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大模型推理加速核心：KV Cache 机制深度解析
本文深入解析大语言模型推理中的关键优化技术 KV Cache。针对大模型生成 Token 时需重复计算历史上下文的痛点，详细阐述 KV Cache 如何通过缓存键值对状态，避免从头开始的冗余计算。文章以通俗视角剖析其工作原理，揭示这一“小小缓存”如何使生成速度提升数十倍，为理解大模型底层效率优化提供清晰脉络。
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大模型信息收集实战：两天消耗百亿Token的深度解析
本文深入探讨了一项为期两天、消耗高达百亿Token的大语言模型信息收集项目。文章详细拆解了从查找信息、文件解析、OCR提取到批量处理与多轮纠错的完整工作流。重点分析了在自动化信息收集中如何高效利用模型能力，以及在此过程中遇到的体验痛点与优化策略，为行业提供关于AI辅助数据处理的实战参考。
好游模型 13