AI 开发

通过对 50 个公开 GitHub 仓库的系统提示词进行深度分析，结果令人震惊：平均防御得分仅为 3.7/100。本文将详细解析攻击类别并提供防御指南。

全面了解模型上下文协议 (MCP)，探讨它如何解决 AI 集成的 N x M 难题，分析其技术架构，以及为什么它被称为 AI 工具的 “USB” 标准。

深入探讨检索增强生成 (RAG) 系统如何引入独特的安全漏洞，如间接提示词注入和文档投毒，以及为什么传统安全扫描器无法检测到这些威胁。

本指南深入探讨了如何通过结构化系统设计和上下文注入，让 Llama 3、Mistral 等 7B 小型模型在生产环境中输出高质量、可靠的结果。

本文深入探讨了 Codex Agent 循环的技术细节，详细说明了 Responses API 如何编排模型、工具、提示词以及性能优化，助力开发者构建高性能 AI Agent。

本文深度解析模型上下文协议 (MCP)，探讨大语言模型如何通过标准化架构发现并执行外部工具，助力开发者构建强大的 AI Agent。

深入探讨模型上下文协议 (MCP) 与传统函数调用 (Function Calling) 的架构差异。本文将从执行逻辑、扩展性、安全性和企业级应用场景出发，帮助开发者在构建 AI Agent 时做出正确选择。