LangChain 详解 Deep Agents 的上下文工程：如何记住而不塞满上下文窗口
LangChain 官方博客介绍其开源 harness Deep Agents 如何用中间件缓解上下文膨胀，包括卸载、摘要、技能、子智能体和长期记忆五类技术。
推荐理由：LangChain 官方拆解 Deep Agents 五种上下文管理中间件的触发阈值与实现方式，可对照自身 Agent 的上下文膨胀问题。
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拿来就能用的实操内容：提示词技巧、工作流搭建、工具用法与踩坑经验。
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LangChain Blog精选AI 评分6262
Hugging Face Blog精选AI 评分7070 作者用 ML Intern 两天训练六个模型，总花费约 103 美元
Hugging Face 作者借助 HuggingChat 中的 ML Intern，用提示词驱动完成六个模型的训练、评测与发布，总计算花费约 103 美元。其中把 Qwen-Image 2.1 的 9B 提示词改写器蒸馏成 0.8B 版本，可在 CPU 上运行，输出有效率 99.7%，token 用量约为教师模型的四分之一。
推荐理由：作者用六个真实项目复盘了如何用提示词驱动 ML Intern 完成训练、评测与发布，可迁移到自己的模型定制流程。