Hugging Face 介绍决策模型：用 Transformers 与 llama.cpp 直接输出概率决策
Hugging Face 发文介绍决策模型，这类模型接收 state 和 questions，直接返回带概率的结构化决策而不生成文本。
推荐理由：Hugging Face 把决策模型统一成 state 加 questions 的接口，并给出 Transformers 与 llama.cpp 的调用方式，便于对照现有分类方案。
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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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Hugging Face Blog精选AI 评分6262
AWS Machine Learning Blog精选AI 评分6060 AWS 详解生产级 AI 智能体的四层上下文工程及 Deep Insight 代码实现
AWS 博客以开源多智能体数据分析方案 Deep Insight 为参考实现，讲解生产级 AI 智能体的四层上下文工程：多智能体架构隔离上下文、提示词限制输出、文件系统外置重内容、独立智能体与兜底机制校验。
推荐理由：文章把上下文工程拆成架构隔离、提示词控制、文件外置、独立校验四层，并给出可对照的代码实现与量化收益。
Google DeepMind精选AI 评分6060 Google DeepMind 演示用 Antigravity 智能体加速抗菌肽发现
Google DeepMind 展示了如何用智能体开发平台 Google Antigravity 加速抗菌肽（AMP）的发现：研究者在多轮会话中设定目标，智能体负责跨数据库检索、结构分析和文献综合，最终找到一个对呼吸道感染相关病原体有预测活性的新型抗菌肽候选，目前正进行湿实验验证。
推荐理由：原文完整演示了研究者与智能体在单一会话中完成跨库检索、结构评估与候选筛选的流程，可作为生物信息学工作流的参考。