CLAUDE-3_5-SONNET

深入探讨何时从单智能体转向多智能体系统，涵盖四种核心架构模式，以及如何利用 LangGraph 和高性能 API 实现复杂的 Agent 工作流。

深入探讨 AWS Bedrock 的核心架构、基础模型（如 Claude 3.5 Sonnet）以及如何利用亚马逊的托管服务构建生产级 AI 应用，涵盖 RAG、Agent 及安全防护等技术细节。

本指南深入探讨如何优化 Claude Code 和 Claude 3.5 Sonnet 在代理式编程工作流中的表现，涵盖 Prompt 工程、上下文管理及 API 性能优化等核心技巧。

Anthropic 推出全新 AI 代理功能 Cowork，允许非技术用户直接在桌面端让 Claude 读取、编辑和组织文件，标志着 AI 生产力工具向自主代理迈出了关键一步。

探索 AI Agent Skills 如何通过渐进式披露革新上下文管理，让模型在不产生令牌膨胀的情况下处理复杂的文档。

深度解析 Anthropic 最新推出的通用 AI 智能体 Claude Cowork，探讨其在自动化办公、代码执行及安全防护方面的表现，并为开发者提供集成建议。

Anthropic 进一步扩展了其 AI 智能体能力，推出了 Cowork。这是一款旨在处理通用计算任务的新工具，允许 Claude 直接访问本地文件夹和文件，实现自动化的文件管理和数据处理。

深入探讨大语言模型（LLM）在实际应用中面临的提示词注入和逻辑劫持风险，并为开发者提供基于 n1n.ai 的技术防御方案。

本文深入探讨了如何通过上下文检索（Contextual Retrieval）、混合搜索和自动知识扩展技术，解决 RAG 系统中的“上下文盲区”问题，实现生产级的准确率提升。

本深度指南介绍了模型上下文协议 (MCP) 如何弥合大语言模型与实时 DevOps 环境之间的鸿沟，并提供了 Jenkins、Jira 和 PostgreSQL 的具体集成策略。

深入探讨上下文工程（Context Engineering）与自动化上下文工程（ACE）如何取代传统的提示词工程，构建能够自我完善的企业级 LLM 工作流。