检索增强生成：基础思想

上下文工程

Context Engineering

DeepLearning.AI 上的一门中级课程“Context Engineering”，与 Chroma 合作制作，讲师为 Jeff Huber 和 Drew Breunig。课程共 37 个视频、8 个代码示例、6 次评分作业，时长约 18 小时 56 分，内容涵盖智能体搜索、上下文管理（裁剪、压缩、草稿板）和智能体记忆。材料显示该课程于 2026 年 10 月 26 日更新，证书需 PRO 会员。

你的冰箱也是合格的支付设备——Eleonora Drykina 与 Nina Žižakić，In The Pocket

Your Fridge Is a Valid Payment Device — Eleonora Drykina & Nina Žižakić, In The Pocket

这是一场技术演讲录像，两位讲者介绍为一家匿名比利时支付客户构建的 RAG 问答助手，其资料库约含 270 份 PDF、6000 页，关键信息大量存在于表格中。索引流程保留章节路径与分块顺序以便重建较长段落，并把表格转为 CSV 同时保留标题与取值的对应关系；稠密检索结合 BM25 使 63 个问题上的检索命中率从 92% 提升到 97%。服务端智能体可通过四种工具扩大检索范围，配有防止超长规则手册淹没上下文的限制，中位作答时间 38 秒，讲者还谈到流式 Markdown 与来源卡片分离、轨迹追踪、引用核查和 Promptfoo 评测，以及早期内部试用覆盖 34 名用户、约 900 个问题。

面向反洗钱的记忆感知智能体框架——Nacho Martinez（Oracle）

Memory-Aware Agent Harnesses for Anti-Money Laundering — Nacho Martinez, Oracle

一个工作坊视频。演讲者以“模型是你改不了的部分，外围框架才是能取得实际收益的地方”为主线，讲解完整智能体栈：智能体循环、短期与长期记忆、上下文工程、toolbox 与 skillbox 模式、技能蒸馏和持续学习，并将其应用于一个全天候标记可疑银行交易的自主反洗钱智能体案例。时间轴显示内容还包括代理式系统即自动化加自主性、文件与数据库之别、记忆类型（短期、情景、程序、语义）、上下文摘要与压缩、指令层级、冻结模型如何通过持续学习提升、混合检索（语义加关键词），以及问答中的记忆层简化、预建 SQL 与动态查询等话题。

编程 Agent 的组成部件

Components of A Coding Agent

Sebastian Raschka 在其 Substack 杂志上于 2026 年 4 月 4 日发布的文章。文章讨论编程 Agent 与 agent harness 的整体设计，说明它们是什么、如何工作以及各部分在实践中如何配合，并指出工具使用、上下文管理和记忆等外围系统在实际 LLM 应用中与模型本身同样重要，这解释了 Claude Code、Codex 等系统为何比在普通对话界面中使用同样模型显得更能干；文中列出编程 Agent 的六个主要构建模块。面向关注 Agent 设计与实现的读者。

Bridgewater 如何把一亿份文档变成优势——Sam Green 与 Aaron Linsky，Bridgewater

How Bridgewater Turned 100 Million Documents Into an Edge - Sam Green & Aaron Linsky, Bridgewater

Bridgewater Associates 的应用 AI 团队负责人 Sam Green 和产品工程负责人 Aaron Linsky 介绍其名为 Vault 的系统：汇集来自 135 个外部来源的一亿多份文档以及公司自身的备忘录和会议记录，经清洗、权限化和按内部本体标注。演讲给出三条经验：人和智能体对搜索的需求不同、最大的收益来自同时服务两者的单一工具、真正的目标是让智能体主动把值得关注的内容带给投资人，并提到自建基准使 precision at 10 从约 60% 提升到 90% 以上。

AI 工程实验室（24 周 AI 工程自学课程）

Zorost Intelligence AI Lab 发布的一套免费、自定进度的 24 周 AI 工程课程仓库，采用 MIT 许可，无需注册。内容覆盖 Python、机器学习、LLM、RAG、微调、Agent 与 MCP，以及 Azure、Vertex、Bedrock 和 Databricks 等平台，包含 43 个可运行的 notebook 和一个贯穿全程的案例研究。README 提供克隆安装步骤，并指引编程或 AI 新手先阅读 START-HERE.md。