如何为AI智能体构建高效的上下文工程（Context Engineering）？
大模型时代，真正的瓶颈不再是“怎么写提示”，而是“该给模型看什么”。上下文工程（Context Engineering）正取代提示工程，成为构建高性能AI智能体的核心——因为LLM的注意力是有限资源，信息过载反而导致性能衰减。高效智能体的关键，在于用最小、最密的信息集，精准引导模型行为。
AI智能体
Claude放的大招“Agent Skills”：如何让 Agent 具备真实世界能力？
Anthropic推出的Agent Skills，本质是将“提示词工程”升级为“技能模块化”，让Claude能像人一样按需加载知识。它通过“渐进式披露”机制，解决了AI上下文窗口的Token浪费问题，让通用模型瞬间变身专业领域的“特种兵”。但这看似完美的“技能商店”蓝图，也带来了不容忽视的供应链安全风险。
Think Tool：让 Agent 学会"停下来想一想"
本文介绍了一种提升Claude AI复杂问题解决能力的新工具——"think"工具。该工具通过在执行任务时创建专属思考空间，显著提升了Claude在工具使用、策略遵循和多步骤问题处理方面的表现。研究表明，"think"工具在复杂领域（如航空客户服务）配合优化提示使用时效果最佳，能提高54%的任务成功率；而在简单领域（如零售）单独使用也有明显提升。文章还提供了实施建议，包括在系统提示中加入详细说明、提供领域示例等，并指出了最适合使用该工具的场景。这种简单易行的工具
如何为智能体编写高效工具？
本文探讨了如何为AI智能体设计和优化工具以提升性能。文章提出通过构建原型、开展评估并与智能体协作的迭代流程来改进工具。核心原则包括：1)选择适合智能体的工具而非简单包装API；2)使用命名空间区分工具；3)返回高价值上下文信息；4)优化token使用效率；5)对工具描述进行提示工程优化。研究表明，这些方法能显著提升智能体表现，如Claude Sonnet 3.5在SWE-bench评估中错误率大幅降低。随着AI发展，这种评估驱动的工具优化方法将确保工具与智能体能力同步提升。
Claude 开发者平台高级工具使用介绍-Claude 智能体开发学习1
Claude推出三项Beta功能优化AI工具使用：1) Tool Search Tool动态搜索工具，避免初始加载消耗85%上下文token；2) Programmatic Tool Calling通过代码编排工具调用，减少中间结果污染，降低37% token消耗；3) Tool Use Examples提供调用示例，将复杂参数准确率从72%提升至90%。这些功能协同解决工具使用的规模、效率和精确性问题，特别适用于处理大型数据集、多步骤工作流和复杂API调用场景。
如果不读 Anthropic 这 15 篇技术博客，你的 Agent 开发可能正在走弯路
今天被Anthropic新出的Coworker刷屏了，Anthropic发布了市面上最牛的Coding Agent：Claude Code后，他们发现，很多人用Claude Code不仅仅是完成Coding任务，还能出色的完成很多写代码以外的任务。那么干脆就新开发了一个产品，专注于Coding以外的领域。于是Coworker就诞生了。
拓展学习：多模态大模型、MoE混合专家模型、大小模型云端协同
1多模态大模型1.1什么是多模态大模型每一种信息的来源或者形式，都可以称为一种模态（Modality）。例如，人类会通过色香味点评食物，并通过文字和图片记录。这里的视觉、嗅觉、味觉、文字、图片都是不同的模态。而在大模型领域，模态指的是数据或信息的类型或表达形式，文本、图像、视频、音频等都是不同的模态。多模态，顾名思义，就是指结合两种及以上的模态，进行更综合的数据处理和分析。
大模型应用的安全合规
了解大模型的多种优化方法后，你可能已经准备将其引入到业务中。但在正式应用和上线之前，你应该充分了解引入大模型后可能存在的风险以及应对策略。课程目标学习完本课程后，你将能够：认识大模型的个人信息、内容安全、模型安全和知识产权风险了解大模型的个人信息、内容安全、模型安全和知识产权风险的治理策略了解大模型应用的备案要求和方法1大模型的风险随着生成式人工智能技术的广泛应用，其在保护用户个人
借助 Agent 让大模型应用思考、决策并执行任务
你也许尝试过让大模型基于你的工作总结写一份周报，然后你再手动发送周报的邮件给你老板。如果有一个程序可以接收这样的输入，把你的工作总结转化为周报，还能通过电子邮件发送给你的老板，这样的程序就是本章节即将介绍的“Agent”。接下来，我们将带你拆解Agent背后的实现思路，并探索单Agent、多Agent在现实世界的应用。