刘欢の博客

一名不太专业的 AI 应用工程师，在代码与生活之间反复横跳

同样是让多个 LLM 协同干活，为什么有的功能该用多 Agent 编排，有的却该退回到固定的流水线？这篇笔记从一个真实项目的纠结出发，提炼出一条可以直接拿来做决策的判据。

从符号主义到 Transformer，从专家系统到 ChatGPT，AI 走了七十年。但大模型的本质，始终是在猜下一个词。只不过它猜得越来越准，准到让人以为它在思考。

Skill、MCP、Memory，三个词都跟 Agent 有关，但它们不是一回事。搞清楚这三者的边界，是构建可靠 Agent 系统的基础。

自己搭了个写小说的 Agent，章节质量不错，但剧情断章、境界混乱让我崩溃。最终结论：AI 是副驾，不是司机。以及一个新方向：Claude Code + DeepSeek。

工作两年，转岗 AI 应用工程师

记录我学习和使用 Claude Code 的过程，包括安装、常用命令、快捷键和一些实用技巧

ReAct 论文精读笔记，记录了为什么「推理 + 行动」的结合能让大模型变得更可靠