文章探讨了大型语言模型（LLM）行为日益类人化的背景下，Agent工程应摆脱传统机械指令模式，转而将LLM视为具备专业知识和学习能力的“人类”合作伙伴。通过认知对齐、记忆解耦、视觉感知优化、工具生态适应以及闭环反馈机制，Agent系统可显著提升问题解决效率和准确性。核心观点是，Agent工程的进阶关键在于顺应人类认知习惯，为LLM构建拟人化的交互环…
把 LLM 当成“人”，才是 Agent 工程进阶的起点
LLM 时代需要属于 LLM 的工作方式，而 LLM 最好的工作方式就是模仿人类做相同的事
今天看到朋友分享了 Karpathy 那篇 LLM Wiki 的 Gist，我还挺认同这个想法的，主要就一个点：「LLM 时代需要属于 LLM 的工作方式，而 LLM 最好的工作方式就是模仿人类做相同的事」，我们已经在很多地方看到了这个演进方向：从 Skills 到 LLM Wiki。 我觉得类似的技术会成为一种趋势。
为什么我认为 AI 正在让初级技术岗位完全消失
AI正在通过需求端和供给端的双重影响加速初级技术岗位的消失。需求端因AI提升生产力而缩减初级岗位；供给端学生因过度依赖AI碎片化学习，丧失深度技术能力，导致人才供给与行业需求脱节。长期来看，这种趋势将扩大技术人才鸿沟。应对之道在于警惕AI依赖，明确其工具属性，保持核心竞争力才能避免被淘汰。
感谢款待！日本东京 & 富士山游记
计划已久的日本旅行从签证准备到机酒预订充满社畜特有的时间规划。首日便在成田机场遭遇Skyliner购票困境，历经周折终抵秋叶原与友人汇合。四天行程紧凑充实：观看日语舞台剧、奔赴富士山打卡经典机位、独自游览忍野八海，在涩谷新宿感受都市繁华，最后以秋叶原扫货手办收尾。虽然遭遇坐错电车和语言障碍的插曲，但富士山的绝景与二次元圣地的氛围让旅程充满惊喜。
你的 RAG 系统可能正在“杀死”大模型的灵性
当提到“如何为大模型提供大规模的可用于检索的信息”时，我们第一反应想到的大概率是 RAG 一类的解决方案，但现在我要说，基于文件系统访问（FileSystem Access）的检索方式可能远比使用 RAG 更好。
只有开始工作的那一刻，成年之旅才正式开始（22岁生日总结）
22岁生日引发的思考：真正成年始于踏入职场之时。回顾大学毕业、开源贡献、亲人离世、职场选择等里程碑，同时记载学习Live2D、初探酒吧、首次出境等突破"代码体制化"的尝试。这些经历虽少却重，标志从学生到社会人的转变，期待带着沉淀继续前行。
学长，我得休息了，明天要面软*动力
培训机构我*你*
EdgeOne 边缘函数重定向跟随导致 WordPress 无法正常登录 —— 问题排查与解决思路
EdgeOne边缘函数默认的fetch重定向跟随导致WordPress登录流程异常，表现为登录后无法维持会话状态。通过将fetch请求的redirect参数从默认值"follow"改为"manual"解决问题，根本原因是自动跳转跟随过程中丢失了Session Cookie。排查过程涉及服务器时间、缓存策略、插件兼容性等多维度测试，最终锁定边缘函数与…
香港半日游 + 开户记
分享了赴港半日游并在线开立银行及证券账户的经历。行程采用杭州-深圳-香港的当天往返方式，以开户为主、游览为辅。成功在线开设中银香港、汇丰等五家银行储蓄账户及盈立证券账户，旅游间隙参观了维港、铜锣湾等地。提醒注意香港物价较高，建议提前准备本地手机卡与导航工具。文末解答了周末开户可行性、券商选择限制及线上线下开户差异等常见问题。