AI 教程资源

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AI Agent 系统设计的关键是选对复杂度：固定工作流适合稳定流程，自主代理适合动态任务。本文介绍 Agent 系统的构成、设计模式、编排与可靠性设计。

工具调用（Tool Use / Function Calling）让 Claude 能调用外部函数完成任务。本文介绍工具调用的工作原理、工具定义写法、构建 Agent 的流程与最佳实践。

提示词工程的实战目标是"稳定"：明确任务、给足上下文、约束格式、迭代测试。本文用真实任务示例讲解结构化提示词、少样本示例、思维链与评估改进的方法。

Transformer 是 2017 年提出的深度学习架构，也是 ChatGPT、Claude 等大语言模型的基础。本文用通俗方式解释它的工作原理：注意力机制、编码器-解码器结构，以及它如何支撑现代 AI。

Embedding 把文本、图像等数据映射为高维向量，让"语义相似"变成"向量距离近"。本文介绍 Embedding 的原理、生成方式、应用（搜索/聚类/推荐）与选择要点。