知识目录
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在这里你可以更快地了解我，以及快速建立对大模型的认知。如果你是第一次接触大模型，那么在这里可以快速补全你的认知差，让你与其他 Agent 开发工程师站在同一个水平。
我的初衷：让大模型开发不再神秘
作为网站创建者，我从未对大模型感到困惑，反而充满好奇与向往。这个网站是为了帮助身边那些对大模型开发感到困惑的传统程序员和开发者，用通俗易懂的语言和真实代码，让每个人都能感受到：原来大模型开发如此简单。
智能体开其实很简单，只是你需要转换一下思路。
本文深入探讨了智能体开发与传统开发的核心区别：传统开发面向数据库进行增删改查，而大模型开发面向大模型指挥其完成任务。文章澄清了常见误解，并指出大模型开发的本质是调用API接口，无需训练模型。
快速补全你的认知差——一次搞懂大模型应用开发的核心概念
面向传统开发者的 LLM 应用开发核心概念入门。从 LLM 的本质出发，沿 Token、Prompt、Context、Memory、Function Calling、Agent、Skill、MCP、RAG 逐层展开，每个概念从上一个概念中自然生长，帮助开发者快速建立完整的大模型应用认知链路。
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Agent 开发入门
这一栏记录我在 Agent 开发中摸索出的经验——哪些概念真正重要，哪些设计模式经得起实战检验，哪些坑提前避开。
Agent开发入门——从理解到实践
这篇文章将带你从零开始理解Agent开发，从基础概念到实际动手，帮助你建立对智能体开发的完整认知框架。
接入大模型：从第一个 Hello World 到多模态对话
手把手教你接入大模型 API，从最基础的 curl 调用开始，实现单轮对话、持续对话，再到多模态能力。以 OpenAI Chat 协议为例，掌握 LLM 对接的核心技能。
封装一个通用的 LLM Client 并实现完整的对话记忆管理
这一篇，我们亲手封装通用的 LLM Client，实现对话记忆管理，让 SimpleAgent 真正拥有理解你、记住你的能力。
手撸一个桌面文件整理 Agent：让你的电脑学会自己收拾
告别混乱的桌面！这篇教程带你从零实现一个能整理文件的智能体，包含文件扫描、分类、移动、重命名等实用工具，让你的电脑学会自己收拾。
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基础提升
深入探讨大语言模型底层通信协议的各个方面，包括工具调用机制、多模态协议的区别，上下文中不同角色的作用与区别、不同协议（如Chat Completions API、Responses API等）的上下文结构差异、消息格式规范、以及协议设计背后的技术原理与最佳实践。适合希望深入理解模型通信底层细节的开发者和研究者。
大模型基础协议格式解析
系统介绍大语言模型通信中的三种主流协议格式——OpenAI Chat Completions、OpenAI Responses和Anthropic Messages，重点解析OpenAI Chat Completions格式的设计理念、消息结构及三者的核心差异。
上下文角色深度解析：System、User、Assistant与Developer
深入剖析大模型通信协议中不同角色的定义、作用、优先级及实际应用场景，帮助开发者精准控制模型行为。
Function Calling协议与调用过程深度剖析
全面解析大模型工具调用（Function Calling）的核心协议、消息结构、完整调用流程及最佳实践，助你构建强大的AI Agent。