<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"><channel><title>William 的技术笔记</title><description>记录 Agent 与 AI 应用开发的实践和思考。</description><link>https://www.wlhuang32.me/</link><item><title>LangChain 与 LangGraph：一个管搭积木，一个管怎么跑</title><link>https://www.wlhuang32.me/posts/langchain-langgraph/</link><guid isPermaLink="true">https://www.wlhuang32.me/posts/langchain-langgraph/</guid><description>LangChain 和 LangGraph 经常被混着说，其实是两层东西。这篇讲清两者的关系，过一遍 LangChain 1.x 的 create_agent 和中间件，再拆开 LangGraph 的状态、超步、检查点、interrupt 和流式，最后聊聊 Deep Agents 和怎么选。</description><pubDate>Wed, 11 Nov 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Self-Attention 精读：Transformer 里那一行公式</title><link>https://www.wlhuang32.me/posts/self-attention/</link><guid isPermaLink="true">https://www.wlhuang32.me/posts/self-attention/</guid><description>Transformer 的核心是一行注意力公式。这篇把它拆到矩阵形状和具体数字：Q、K、V 从哪来，为什么要除以 √d，掩码和多头怎么实现，注意力头学到了什么，以及 KV Cache、GQA、FlashAttention 这些改进各自在解决什么问题。</description><pubDate>Wed, 11 Nov 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>AI 应用开发：从一个能跑的 Demo 到一个靠谱的产品</title><link>https://www.wlhuang32.me/posts/ai-app-development/</link><guid isPermaLink="true">https://www.wlhuang32.me/posts/ai-app-development/</guid><description>接一个大模型 API，一个下午就能做出惊艳的 Demo，但把它变成每天有人用、出了错有人兜底的产品，往往要几个月。这篇讲 AI 应用和传统软件的差别，以及提示词、结构化输出、RAG、延迟、成本、可靠性、护栏、可观测性和产品设计这些从 Demo 走到上线时绕不开的工程问题。</description><pubDate>Sun, 01 Nov 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Agent Harness：模型之外的一切</title><link>https://www.wlhuang32.me/posts/agent-harness/</link><guid isPermaLink="true">https://www.wlhuang32.me/posts/agent-harness/</guid><description>同一个模型，换一套 Harness，评测分数可以差十几个点。这篇专门讲 Harness：它到底包括什么，为什么它和模型一样决定 Agent 的上限，引导和反馈两类控制怎么搭配，钩子怎么把确定性插进循环，长任务怎么跨过上下文窗口，为什么要把生成和评估分开，&quot;Harness Engineering&quot;在仓库层面意味着什么，以及模型变强以后 Harness 会不会变薄。</description><pubDate>Sat, 31 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Agent 的规划与推理：想多少、写下来多少、交给谁来验证</title><link>https://www.wlhuang32.me/posts/agent-planning-reasoning/</link><guid isPermaLink="true">https://www.wlhuang32.me/posts/agent-planning-reasoning/</guid><description>推理模型让&quot;先想一想&quot;变成了模型自带的能力，但 Agent 的规划问题并没有因此消失。这篇拆开讲推理和规划的区别，思维链和推理模型改变了什么，ReAct 和先计划后执行各自适合什么，为什么要把计划写下来，大模型到底会不会规划，搜索和反思什么时候有用，思考预算怎么给，以及模型说出来的推理过程能信多少。</description><pubDate>Sat, 31 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Agent Skills：把做事的经验打包成 Agent 按需取用的能力</title><link>https://www.wlhuang32.me/posts/agent-skills/</link><guid isPermaLink="true">https://www.wlhuang32.me/posts/agent-skills/</guid><description>一个 Skill 就是一个文件夹，里面一份 SKILL.md，再加几份参考资料和脚本。这篇讲清楚它为什么要这样设计：渐进式披露怎么省上下文，一次激活在 Harness 里是怎么发生的，它和工具、MCP、子 Agent、记忆分别是什么关系，怎么写 description 和正文，怎么评估一个 Skill 有没有用，以及为什么安装 Skill 要像安装依赖一样谨慎。</description><pubDate>Sat, 31 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Agent 评测：怎么知道它真的变好了</title><link>https://www.wlhuang32.me/posts/agent-evaluation/</link><guid isPermaLink="true">https://www.wlhuang32.me/posts/agent-evaluation/</guid><description>改一句提示词、换一个模型、加一个工具，Agent 是变好了还是变差了？这篇讲怎么给 Agent 做评测：一次评测由哪些部分组成，任务从哪里来，评分器怎么选，怎么对付非确定性，环境怎么隔离，能力评测和回归评测怎么分工，以及为什么最后一定要去读轨迹。</description><pubDate>Thu, 29 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Agent 的记忆：让它在下一次会话里还记得你</title><link>https://www.wlhuang32.me/posts/agent-memory/</link><guid isPermaLink="true">https://www.wlhuang32.me/posts/agent-memory/</guid><description>上下文窗口一关，Agent 就什么都不记得了。这篇专门聊跨会话的记忆：该记什么、谁来写、什么时候写、存成什么样、怎么读回来，以及记忆系统里最容易被忽视的三件事，维护、安全和评估。</description><pubDate>Thu, 29 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>子 Agent：把一件事交给另一个循环去做</title><link>https://www.wlhuang32.me/posts/agent-subagents/</link><guid isPermaLink="true">https://www.wlhuang32.me/posts/agent-subagents/</guid><description>子 Agent 不只是&quot;上下文隔离&quot;四个字。这篇拆开一次委派背后的机制，讲它从父 Agent 继承什么、什么时候值得拆、任务描述和返回值怎么写、并行时怎么避免互相踩踏、专用子 Agent 怎么定义，以及预算、失败和信任这些在真正跑起来之后才会遇到的问题。</description><pubDate>Thu, 29 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Agent 的工具：从一次工具调用到一套好用的工具</title><link>https://www.wlhuang32.me/posts/agent-tools/</link><guid isPermaLink="true">https://www.wlhuang32.me/posts/agent-tools/</guid><description>模型本身不会&quot;调用&quot;任何东西，它只会生成文本。这篇拆开一次工具调用的全过程，讲清楚工具定义怎么进到模型眼里、调用怎么变成结构化数据，再聊工具的粒度、命名、描述、参数、返回值、权限分级，以及工具多了以后怎么办、怎么评估一套工具好不好用。</description><pubDate>Thu, 29 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>AI for 生物信息学：Agent 怎么参与药物发现和科学发现</title><link>https://www.wlhuang32.me/posts/ai-bio-agents/</link><guid isPermaLink="true">https://www.wlhuang32.me/posts/ai-bio-agents/</guid><description>AlphaFold 证明了模型能解决生物学里的具体问题，而 Agent 想做的是更进一步：读文献、提假设、写分析代码、调用计算工具，甚至操控实验室。这篇梳理 Agent 在药物发现和科学发现里的位置、几个有代表性的系统，并专门聊聊单细胞与空间多组学方向的 Agent，文末附参考文献和值得一试的项目。</description><pubDate>Thu, 29 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Agent 的上下文管理：窗口、压缩、记忆与子 Agent</title><link>https://www.wlhuang32.me/posts/agent-context-management/</link><guid isPermaLink="true">https://www.wlhuang32.me/posts/agent-context-management/</guid><description>Agent 跑得越久，上下文就越满、越乱、越贵。这篇专门聊上下文管理：窗口里到底装了什么，为什么&quot;装满&quot;之前效果就开始变差，以及工具输出裁剪、压缩摘要、外部记忆、按需检索、子 Agent 隔离这些手段各自解决什么问题、怎么取舍。</description><pubDate>Wed, 28 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Transformer 入门：注意力机制是怎么撑起大模型的</title><link>https://www.wlhuang32.me/posts/transformer-intro/</link><guid isPermaLink="true">https://www.wlhuang32.me/posts/transformer-intro/</guid><description>今天几乎所有大模型都建立在 Transformer 之上。这篇从&quot;为什么要有它&quot;讲起，梳理词元化、嵌入、自注意力、多头注意力、位置编码、前馈层和残差结构，再聊聊训练、推理和它的局限。</description><pubDate>Tue, 27 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>AI Infra 工程师：要懂什么，要练什么</title><link>https://www.wlhuang32.me/posts/ai-infra-engineer/</link><guid isPermaLink="true">https://www.wlhuang32.me/posts/ai-infra-engineer/</guid><description>大模型把&quot;基础设施&quot;这个词重新变成了热门岗位。这篇梳理 AI Infra 工程师到底在做什么、需要掌握哪些知识（GPU、分布式训练、推理、集群、数据），以及值得刻意练习的几项核心技能。</description><pubDate>Sun, 25 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>搭建 Agent 的基础知识：从一个循环说起</title><link>https://www.wlhuang32.me/posts/agent-basics/</link><guid isPermaLink="true">https://www.wlhuang32.me/posts/agent-basics/</guid><description>Agent 听起来很玄，拆开看其实是&quot;模型 + 工具 + 循环&quot;。这篇从最小的 Agent 循环讲起，梳理上下文、工具、记忆、规划、多 Agent、评估和安全这些搭建时绕不开的基础概念。</description><pubDate>Thu, 22 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Agent 沙箱：原理与几个真正重要的地方</title><link>https://www.wlhuang32.me/posts/agent-sandbox/</link><guid isPermaLink="true">https://www.wlhuang32.me/posts/agent-sandbox/</guid><description>当 Agent 能自己写代码、跑命令、上网，沙箱就成了它的地基。这篇聊聊沙箱的隔离原理、主流技术路线，以及设计时最容易被忽视的几件事。</description><pubDate>Wed, 21 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>你好，世界：这个博客会写什么</title><link>https://www.wlhuang32.me/posts/hello-world/</link><guid isPermaLink="true">https://www.wlhuang32.me/posts/hello-world/</guid><description>博客的第一篇文章，介绍写作方向，同时作为文章模板。</description><pubDate>Wed, 21 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>MCP 还是 CLI：给 Agent 接工具的两条路</title><link>https://www.wlhuang32.me/posts/mcp-vs-cli/</link><guid isPermaLink="true">https://www.wlhuang32.me/posts/mcp-vs-cli/</guid><description>让 Agent 调用外部能力，可以写一个 MCP Server，也可以直接让它在 shell 里跑命令行工具。这篇聊聊两者在原理上的差异、各自的代价，以及什么时候该选哪一个。</description><pubDate>Wed, 21 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item></channel></rss>