- 近期，开源的AReaL强化学习框架正式发布v1.0版本，提供了较完整的Agentic RL训练底座。围绕这一里程碑版本，华为团队也已完成AReaL在Ascend平台上的支持与增强，不仅补齐了安装与运行能力，还进一步打通了训练、推理、权重同步、Agent场景落地等关键链路，使AReaL在昇腾AI基础软硬件平台上具备更强的工程可用性。 近期，开源的AReaL强化学习框架正式发布v1.0版本，提供了较完整的Agentic RL训练底座。围绕这一里程碑版本，华为团队也已完成AReaL在Ascend平台上的支持与增强，不仅补齐了安装与运行能力，还进一步打通了训练、推理、权重同步、Agent场景落地等关键链路，使AReaL在昇腾AI基础软硬件平台上具备更强的工程可用性。
- 本文是「从零开始理解大模型」系列第三篇，系列共十篇，从 “下一个词预测” 逐步构建完整的大模型心智模型，每篇均配备可运行代码。本篇聚焦向量与 Embedding，讲解如何将文字转化为数学表达，带你掌握大模型处理语言的核心基础。 本文是「从零开始理解大模型」系列第三篇，系列共十篇，从 “下一个词预测” 逐步构建完整的大模型心智模型，每篇均配备可运行代码。本篇聚焦向量与 Embedding，讲解如何将文字转化为数学表达，带你掌握大模型处理语言的核心基础。
- 本文是「从零开始理解大模型」系列第二篇，系列共十篇，从 “下一个词预测” 逐步搭建完整大模型心智模型，每篇均附带可运行代码。本篇聚焦 Token，带你了解大模型视角下 “字” 的本质与形态。 本文是「从零开始理解大模型」系列第二篇，系列共十篇，从 “下一个词预测” 逐步搭建完整大模型心智模型，每篇均附带可运行代码。本篇聚焦 Token，带你了解大模型视角下 “字” 的本质与形态。
- 本文是「从零开始理解大模型」系列第一篇，本系列共十篇，将从最基础的 “下一个词预测” 出发，逐步构建完整的大模型心智认知，且每篇均附带可运行代码。本篇从 “猜下一个词” 切入，带你开启大模型原理学习之旅。 本文是「从零开始理解大模型」系列第一篇，本系列共十篇，将从最基础的 “下一个词预测” 出发，逐步构建完整的大模型心智认知，且每篇均附带可运行代码。本篇从 “猜下一个词” 切入，带你开启大模型原理学习之旅。
- 「从零开始理解 Agent」系列番外 —— 在前面的七篇正文里（文末超链接直达），我们从来没关心过一个问题：跑一次 Agent 到底消耗多少 Token？每轮循环花了多少？工具返回结果占了多大比例？这篇番外给 Agent 装上一个 Token 仪表盘，让消耗一目了然。 「从零开始理解 Agent」系列番外 —— 在前面的七篇正文里（文末超链接直达），我们从来没关心过一个问题：跑一次 Agent 到底消耗多少 Token？每轮循环花了多少？工具返回结果占了多大比例？这篇番外给 Agent 装上一个 Token 仪表盘，让消耗一目了然。
- 本文为「从零开始写好 Skill」系列第五篇，承接前序 Agent 骨架与 Skill 基础内容，深入讲解 Skill 的拆分设计与组合使用方法，揭秘 Skill 灵活复用、高效协作的组合之道，帮你更系统地为 Agent 打造好用的 “工作手册”。 本文为「从零开始写好 Skill」系列第五篇，承接前序 Agent 骨架与 Skill 基础内容，深入讲解 Skill 的拆分设计与组合使用方法，揭秘 Skill 灵活复用、高效协作的组合之道，帮你更系统地为 Agent 打造好用的 “工作手册”。
- 「从零开始理解 Agent」系列文章从第一篇起，我们建立了一个核心心智模型：用户输入 → LLM 思考 → 调用工具 → 观察结果 → 继续思考 → ... → 返回答案。这个循环是 Agent 的大脑。但现实中，有些操作根本不需要经过大脑。 「从零开始理解 Agent」系列文章从第一篇起，我们建立了一个核心心智模型：用户输入 → LLM 思考 → 调用工具 → 观察结果 → 继续思考 → ... → 返回答案。这个循环是 Agent 的大脑。但现实中，有些操作根本不需要经过大脑。
- 本文是「从零开始写好 Skill」系列第四篇，承接前序 Agent 骨架内容，针对 Skill 编写繁琐问题，介绍通过 skill-creator 工具高效开发，助力你轻松为 Agent 完善实用的 “工作手册”。 本文是「从零开始写好 Skill」系列第四篇，承接前序 Agent 骨架内容，针对 Skill 编写繁琐问题，介绍通过 skill-creator 工具高效开发，助力你轻松为 Agent 完善实用的 “工作手册”。
- 欢迎阅读「从零开始理解 Agent 」系列文章，今天我们用 107 行代码（server 62 行 + agent 45 行），基于 MCP 规范推荐的Streamable HTTP 传输方式，实现一个完整的、能跑的 MCP。Agent 端就是第一篇的 run_agent，没有任何新概念。 欢迎阅读「从零开始理解 Agent 」系列文章，今天我们用 107 行代码（server 62 行 + agent 45 行），基于 MCP 规范推荐的Streamable HTTP 传输方式，实现一个完整的、能跑的 MCP。Agent 端就是第一篇的 run_agent，没有任何新概念。
- 本文为「从零开始写好 Skill」系列第三篇，承接此前 7 篇文章搭建的 Agent 骨架，通过手把手教学，带你实现第一个 Skill，教你为 Agent 编写实用规范的 “工作手册”。 本文为「从零开始写好 Skill」系列第三篇，承接此前 7 篇文章搭建的 Agent 骨架，通过手把手教学，带你实现第一个 Skill，教你为 Agent 编写实用规范的 “工作手册”。
- 本文是「从零开始写好 Skill」系列第二篇，承接此前 7 篇文章搭建的 Agent 骨架，核心聚焦 “一个好 Skill 长什么样子—SKILL.md 剖析”，手把手教你为 Agent 打造实用规范的 “工作手册”。 本文是「从零开始写好 Skill」系列第二篇，承接此前 7 篇文章搭建的 Agent 骨架，核心聚焦 “一个好 Skill 长什么样子—SKILL.md 剖析”，手把手教你为 Agent 打造实用规范的 “工作手册”。
- 前沿动态 · 深度解析 前沿动态 · 深度解析
- 本文为「从零开始写好 Skill」系列第一篇，核心围绕 “Skill 是什么” 及 “为何需要关注 Skill” 展开。该系列承接上一系列（7 篇拆解 Agent 骨架的内容），重点教学如何为 Agent 撰写 “工作手册”。 本文为「从零开始写好 Skill」系列第一篇，核心围绕 “Skill 是什么” 及 “为何需要关注 Skill” 展开。该系列承接上一系列（7 篇拆解 Agent 骨架的内容），重点教学如何为 Agent 撰写 “工作手册”。
- 欢迎阅读「从零开始理解 Agent」系列文章番外篇 —— 如果你读过这个系列的七篇文章，恭喜你，你已经亲手搭过一个 Harness 的核心骨架了。 欢迎阅读「从零开始理解 Agent」系列文章番外篇 —— 如果你读过这个系列的七篇文章，恭喜你，你已经亲手搭过一个 Harness 的核心骨架了。
- 本文为「从零开始理解 Agent」系列第六篇，主题为**上下文压缩**。通过不到300行的极简开源项目nanoAgent，逐层拆解OpenClaw、Claude Code等AI Agent背后的全部核心概念。 本文为「从零开始理解 Agent」系列第六篇，主题为**上下文压缩**。通过不到300行的极简开源项目nanoAgent，逐层拆解OpenClaw、Claude Code等AI Agent背后的全部核心概念。
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