One Poem Suffices¶

博客系列《一篇就够了》。专注于 Agent Engineering 领域，分享关于 LLM / Agentic System 的深度思考与实践。

"存储并复用重复的 prompt 内容，同时降低延迟和成本。"

什么是 Prompt Caching？它和 KV Cache 有什么区别？如何高效利用？本文从使用到原理，回答关于 Prompt Caching 的四个核心问题。

"以一致的方式将各种数据源、工具和功能连接到 AI 模型。"

从使用者角度出发，超越简单的文档翻译与技术细节。包含 MCP 的实际开发示例与应用实践。

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"当智能达到一定阈值，多智能体系统就成为扩展性能的重要方式。"

Anthropic 发现，多智能体系统性能比单智能体高出 90.2%。本文探讨从模型智能到系统智能的范式转移，回答 What / Why / How 三个核心问题。

"多数 AI Agent 的失败，并非模型能力的失败，而是上下文工程的失败。"

上下文工程是构建工业级 AI Agent 的核心技能。本文深入分析这一概念的本质——它不是"高级的 Prompt Engineering"，而是一套在 Agentic System 发展中沉淀出的关键哲学与准则。

"从 LLM 被动接收上下文，到 Agent 主动获取上下文。"

Context Engineering 的深入篇。探讨上下文工程中的关键范式转移，以及如何通过 Compress / Write / Isolate 实现高效的上下文管理。