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设计为 LLM 和 AI Agent 提供完成任务所需上下文的系统的实用指南。
学习如何设计系统提示词、Agent 技能库和指令工件，以塑造模型行为。
掌握 RAG、CAG 和上下文填充技术，为 LLM 注入领域知识。
通过函数调用、CLI 工具和模型上下文协议（MCP）服务器扩展 Agent 能力。
为智能体系统构建会话记忆、长期记忆和工作流状态管理。
为生产级 AI 系统实现可观测性、评估框架和治理方案。
探索 LangChain、DSPy、Spring AI 等流行的上下文工程框架。