Agent 的 Memory 怎么设计？短期记忆、长期记忆和向量记忆
Agent 的记忆不是「把所有对话存下来」。本文把记忆拆成任务内状态、跨会话长期记忆和向量化检索记忆三层，讲清每层存什么、怎么写入、怎么淘汰，以及记忆污染的防护。
AI 文章：教程、评测与深度指南
ReAct、Plan-Execute、Reflection 有什么区别？三种 Agent 模式拆解
ReAct 边想边做、Plan-Execute 先谋后动、Reflection 做完自查——三种最常见的 Agent 架构模式各解决什么问题、各付出什么代价，本文用同一个任务演示三者差异，并给出组合使用的实践建议。
AI Agent 为什么容易失控？工具权限、记忆污染和任务边界设计
Agent 失控不是科幻问题，而是工程问题：工具权限给得太宽、外部内容注入指令、记忆被污染、任务没有边界。本文拆解四类最常见的失控模式，给出一套可落地的防护设计。
2026年AI从业者必备技能Top10：哪些技能最值得投入？
面向准备转型或升级技能的技术人与产品岗位，梳理2026年最值得投入的AI技能，比较就业价值、学习难度、薪资溢价与未来需求。
AI 如何读懂 PDF？从 OCR、解析到 RAG 问答
PDF 是 RAG 里最难啃的输入：扫描件要 OCR、表格会被拍平、多栏排版顺序错乱。本文按「拿到文本 → 保住结构 → 切分入库 → 问答」四步拆解 PDF 处理全流程，讲清每一步的坑和工具选择。
长上下文模型真的更强吗？失效场景实测分析
上下文窗口从几千涨到百万 token，但「能装下」不等于「用得好」。本文讲清长上下文的三类真实失效模式——中间信息被忽略、干扰内容降低准确率、成本和延迟飙升，以及什么时候该用长上下文、什么时候该用 RAG。
Rerank 是什么？为什么 RAG 经常需要重排
召回负责「别漏」，重排负责「排对」。本文讲清 Cross-Encoder 重排和向量检索的本质区别、什么时候值得加 Rerank、模型怎么选，以及一份可直接套用的两阶段检索配置。
2026年AI搜索引擎深度测评：Perplexity、ChatGPT Search、Gemini、You.com谁能取代Google？
从引用质量、信息时效、复杂问题理解和中文检索体验出发，比较Perplexity、ChatGPT Search、Gemini与You.com的适用场景。
2026年AI语音合成工具终极测评：ElevenLabs、OpenAI TTS、Azure Speech、Fish Audio全面PK
围绕声音自然度、克隆质量、延迟、价格和API易用性，对比ElevenLabs、OpenAI TTS、Azure Speech与Fish Audio。
RAG 文档切分怎么做？Chunk Size 实战对比
切分是 RAG 里最便宜也最容易被忽视的环节。本文对比固定长度、递归、结构化、语义切分四种策略和不同 Chunk Size 的实际表现，给出一套可以直接抄的默认配置和调优流程。
RAG 为什么答不准？10 个工程原因和解决方案
RAG 答错答偏，八成不是模型的问题，而是检索链路的问题。本文按数据入库、检索、生成三段拆出 10 个最常见的工程原因，每个都给出可落地的修法和验证方式。
向量检索、BM25、Hybrid Search 应该怎么选？
向量检索理解语义但认不出型号编号，BM25 精确匹配但不懂同义改写，Hybrid Search 把两者并跑再融合。本文讲清三种检索方式的原理边界、RRF 融合的做法，以及不同场景下的选型建议。
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