AI Agent 开发实战：构建技术知识整理系统

本文分享了开发者从概念到生产构建技术资讯整理 Agent 的实战经验。作者详细探讨了如何自动抓取 GitHub Trending、掘金热榜等内容，过滤噪音并按主题分类，并与本地知识库比对。关键挑战包括模型选择（OpenAI API 成本过高，改用本地 Qwen3-8B 和 DeepSeek API 组合）、自主权控制（避免错误知识库更新）、架构设计（模块化增强可见性）和行为树控制流程。文章强调了 Prompt 工程的重要性，提供了具体优化策略，如区分事实修正与观点讨论。这些经验对 AI 和 Agent 开发者极具参考价值，帮助解决实际开发中的痛点，提高效率并降低成本。