前言：為什麼 Python 離不開“容器”？ 在 Python 的世界裏，數據本身並不複雜，複雜的是如何管理數據。 當程序從“只跑幾行代碼”，走向“真正處理業務邏輯”時，你一定會遇到一個繞不開的問題： 這些數據，應該怎麼存？ 以後又該怎麼高效地取出來用？ Python 給出的答案，就是各種容
前言：為什麼智能體時代，JSON 成了“必修課”？ 在 AI 智能體（Agent）開發過程中，我們並不是簡單地“和模型聊天”，而是在持續地進行結構化數據交互： 智能體如何接收參數？ 工具函數如何返回結果？ 如何約束大模型的輸出格式？ 如何讓多個 Agent 協同工作？ 這些問題，最終都會指向一個
一、 序言：為什麼 Coze 是 Prompt 優化的練兵場？ 這兩天深度體驗了字節跳動旗下的 Coze（釦子）平台。作為一個零代碼/低代碼的 AI 構建工具，它最迷人的地方不在於它集成了多少插件，而在於它提供了一個極其透明的“反饋迴路”。 在 Coze 上創建智能體，本質上是在做一場**“精確溝通”**的實驗。如果你給出的提示詞（Prompt）模糊不清，即便有最強大的 L
引言 在 AIGC 的上半場，業界沉浸在大語言模型（LLM）“吟詩作賦”的驚豔中;但步入下半場，企業級應用的核心考量已轉向Agent 的“辦事能力”。作為架構師，我們必須意識到：如果説 Prompt 是靈魂的指令，那麼插件（Plugin）就是 Agent 觸達物理世界的末梢神經。 一、 生產力範式轉移：從“信息諮詢”到“邏輯交付” 原生 LLM 無論參數多大，本質上仍
