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2 篇文章
ai deep-dive

把 LLM Agent 的 skills / tools / code interpreter 真正組裝起來:一份論文導讀地圖

LLM agent 的難點不是把 function calling、skill、code interpreter、文件工具各自做出來,而是把它們組成一個會選工具、會寫程式、會拆任務、會驗證結果、又不會被 prompt injection 打穿的系統。這篇把代表論文整理成六個工程決策:function calling 可靠度、tool/skill selection、code-as-action、多步 planning、skill 系統、安全與文件生成。

ai

Claude for Financial Services:拆解 Anthropic 的多 Agent 參考實作

Anthropic 開源了 12 個金融業 Agent + 11 個 MCP connector,最值得抄的不是 Agent 本身,而是『同一份 prompt 雙 runtime』和『純檔案擴充』的分層設計。