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RSS订阅原创 一文讲清：主流大模型推理部署框架：vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、ollama、XInference
本文系统梳理了当前主流的大模型推理部署框架，包括vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、Ollama和XInference等。这些框架在核心技术、性能优化和应用场景上各有特色：vLLM通过PagedAttention和连续批处理提升显存利用率；SGLang利用Radix树优化缓存复用；TensorRT-LLM深度优化NVIDIA GPU性能；Ollama简化本地部署；XInference支持分布式推理。分析表明，不同框架适用于高并发、低延迟或轻量级等不同场景，为模型选型提供了重要参考。
2026-01-08 00:51:11
494
原创 多模态大模型有哪些模态？
多模态大模型能够处理文本、图像、视频、音频等多种数据形式，通过整合不同模态信息提升语义理解和任务执行能力。其核心特征包括跨模态数据处理、多源信息融合以及性能优化，广泛应用于图像字幕生成、视频分析等领域。随着AI技术的快速发展，大模型人才需求激增，预计2025年AI领域缺口达1000万人。学习AI大模型需要系统化路径，零基础者也可通过在线资源逐步掌握相关技能。
2026-01-06 23:52:11
880
原创 AI Agent 记忆系统设计：短期记忆与长期记忆
本文探讨了如何通过构建记忆系统将LLM从无状态函数进化为智能Agent。文章指出，记忆分为短期记忆（上下文窗口）和长期记忆（向量数据库），并分析了各自的优化策略。短期记忆采用滑动窗口和摘要压缩，长期记忆通过RAG机制实现检索增强。最终提出记忆巩固机制，使两种记忆能动态流动，强调智能记忆的关键在于有价值信息的筛选而非全盘存储。文章还穿插了AI行业发展趋势和人才培养的广告内容。
2026-01-06 23:27:45
527
原创 一文彻底厘清：AI Agent、Agentic Workflow与Agentic AI
AI Agent、Agentic Workflow与Agentic AI是人工智能领域三个关键概念：AI Agent作为自主执行单元，完成感知-决策-行动闭环；Agentic Workflow是结构化任务框架，协调多个Agent完成复杂流程；Agentic AI则是系统级范式，整合前两者并强调多Agent协作与治理。三者形成"执行单元-流程框架-系统范式"的递进关系，共同推动AI从被动工具向主动执行者演进。随着大模型技术发展，这些概念正重塑AI应用形态，带来新的技术机遇与挑战。
2026-01-06 23:16:40
549
原创 智能体迈入 Agent RL 新架构时代？
Chatbot 的交互模式早已为大众所熟知：用户通过命令行与 LLM 进行轮番对话。投资人曾对 Chatbot 市场持悲观态度，并非毫无依据。其核心问题在于交互过程的高认知负荷：用户需时刻紧盯屏幕，绞尽脑汁设计提示词（Prompt），最终还需手动将结果迁移至实际业务场景。这种 “不够顺畅” 的体验，导致效率提升有限，用户粘性极低。
2026-01-06 23:08:54
790
原创 Agent全面爆发！一文搞懂Agent开发核心链路
智能体正从对话工具升级为自主决策系统，核心挑战转向如何设计可靠的结构。设计模式成为关键，旨在分层隔离不确定性、控制风险并拆分复杂任务。基础工作流模式包括并行化、链式执行和智能路由，提升效率与可靠性。高级模式引入反思机制、动态规划和多智能体协作，使系统具备自我修正能力。工具与知识模式则让智能体真正落地业务场景。这种结构化思维将决定智能体在业务执行层的上限，而不仅是模型本身的能力。
2026-01-06 23:05:15
913
原创 RAG知识库远远没有你想象中的那么简单！
摘要：知识库系统是大模型应用的核心基础设施，既需要技术实现，也蕴含设计哲学。作为模型的"外部记忆"，知识库拓展了AI的能力边界，支持RAG、智能体等各类应用场景。模型与知识库的关系如同专家与后勤团队，二者协同提升整体智能水平。随着AI快速发展，构建高效、可扩展的知识库系统成为关键技术挑战。文章还提供了AI大模型学习资源，帮助读者把握行业机遇。（149字）
2026-01-04 23:15:59
863
原创 大模型在数据分析领域的应用——怎么让模型生成更准确的SQL语句实操
摘要： 本文探讨如何优化大模型在数据分析中的应用，特别是通过改进提示词设计来提升SQL等代码生成能力。关键步骤包括：1)构建清晰的角色定义和规则约束提示词；2)获取并解析数据库元数据（表结构、字段属性等）；3)补充少量示例数据帮助模型理解数据结构；4)实施SQL安全校验防止危险操作。文章强调AI大模型在数据分析领域的潜力，指出该领域存在巨大人才缺口，并提供相关学习资源链接。通过结构化数据输入和精准提示设计，可显著提升大模型数据分析的可靠性和实用性。（149字）
2026-01-04 22:50:19
723
原创 LangGraph 是什么？一文秒懂且通俗易懂！
本文介绍了如何用LangGraph构建AI工作流，通过状态机、节点和边三大要素实现复杂流程的可视化控制。文章以一个交友流程为例，展示了如何用LangGraph封装每个步骤，并引入LLM模型处理任务。核心内容包括：1）LangGraph的三要素（State状态机、Node节点函数、Edge流程控制）；2）通过代码示例演示了条件分支和状态传递的实现；3）强调LangGraph将复杂步骤封装为可维护模块的优势。最后指出LangGraph本质是图形处理引擎，可帮助开发者更好地组织AI工作流。文章还穿插了AI行业前景
2026-01-04 20:24:46
812
原创 总是有人搞混 RAG 与 CAG，一篇讲透怎么选！
摘要：大语言模型（LLM）的知识整合面临检索增强生成（RAG）和缓存增强生成（CAG）两种方案。RAG通过实时检索外部数据库动态更新知识，具有实时性强、降低幻觉等优势，但存在系统复杂、延迟高等问题。CAG通过预加载信息到缓存提升响应速度，适用于重复查询场景，但面临信息过时、内存需求大等挑战。两者在架构、灵活性及适用场景上各具特点，需根据业务需求选择。随着AI技术发展，掌握这些知识整合方法对应对行业挑战至关重要。
2026-01-04 17:42:17
673
原创 AI大语言模型中的强化学习理论——PPO
本文介绍了强化学习在AI大模型后训练过程中的应用，重点解析了PPO（近端策略优化）算法。文章首先阐述了强化学习的基本概念及其在大模型中的作用，指出强化学习能提供更灵活的奖励机制，帮助模型更好地对齐人类偏好。随后详细讲解了PPO算法流程，包括奖励模型训练、数据采样、反馈评估等关键步骤，并重点介绍了GAE（广义优势估计）模块如何计算动作优势值。作者采用拟人化方式解释技术概念，旨在帮助读者理解强化学习如何提升大语言模型的性能和适应性。
2026-01-04 17:27:20
1008
原创 大语言模型之AI Agent：Multi-Agent架构
摘要： 多智能体系统通过分解复杂任务为轻量子代理协同处理，有效应对单智能体在工具调用、上下文处理等方面的瓶颈。架构模式包括并行、顺序、循环、路由、聚合等，支持灵活的任务编排。其中交接机制实现智能体间控制权转移，而主管模式则引入监管节点协调执行流程。研究表明，多智能体架构在需专业分工、动态扩展的场景中优势显著，但并非所有任务都适用，需权衡效率与成本。随着AI大模型快速发展，掌握多智能体技术成为新兴行业的重要方向。
2025-12-31 18:22:02
942
原创 Prompt工程策略：如何引导AI模型达成期望结果
文章摘要 Prompt是引导AI模型生成特定响应的文本输入，可分为硬提示（手工制作）和软提示（自动生成）。按交互方式分为在线提示（实时互动）和离线提示（预先准备）。Prompt包含六大要素：任务、上下文、示例、角色、格式和语气。模型通过分词、向量转换和概率预测生成文本，采用贪婪采样、束搜索或随机采样等策略选择输出。温度参数影响生成结果的随机性，温度越高输出越多样，越低则越确定。
2025-12-31 16:01:54
553
原创 为什么多数的RAG项目死在了Demo？从数据清洗到路由控制，拆解RAG落地的四大难点
摘要：本文探讨了AI大模型在企业应用中的"最后一公里难题"，包括幻觉、长上下文遗忘和知识滞后等问题。重点介绍了RAG（检索增强生成）技术如何通过数据预处理、检索重排序、索引路由和生成控制等模块化工程解决这些痛点。文章提出"弱模型，强系统"的架构设计哲学，强调企业AI应用成功的关键在于数据治理能力和系统工程能力，而非单纯依赖大模型参数规模。最后指出AI领域人才缺口巨大，呼吁读者抓住机遇学习相关技术。
2025-12-31 15:21:20
795
原创 大语言模型智能体强化学习：全景综述
本文提出智能体强化学习（Agentic RL）这一新兴范式，将大语言模型从静态生成器转变为嵌入动态环境的自主决策智能体。通过形式化对比传统LLM强化学习的单步MDP与Agentic RL的扩展POMDP，建立了理论框架。文章构建了双重分类体系：基于规划、工具使用等核心能力维度，以及这些能力在多领域任务中的应用。研究强调强化学习是实现智能体自适应行为的关键机制，并整合了开源环境、基准测试等实践资源。通过对500余篇文献的系统分析，揭示了这一快速发展领域的现状与挑战，为构建通用型AI智能体提供了研究蓝图。
2025-12-31 15:12:52
960
原创 做 agent 业务落地真的建议做减法！
摘要：Agent业务落地需做减法，避免过度依赖复杂工具和冗长上下文。核心原则是仅保留必要且充分的信息、工具与流程。通过精准检索、工具精选、上下文隔离与压缩等技术，可显著提升效率。建议采用轻量流水线架构，结合文件系统存储中间结果，实现高效信息管理。关键策略包括RAG精准检索、工具动态装载、上下文修剪与摘要等，确保模型专注核心任务，避免冗余干扰。
2025-12-31 15:06:55
704
原创 一文讲清：AI大模型的并行训练方式：DP、PP、TP、EP
AI大模型训练主要依赖四种并行计算架构：数据并行（DP）、流水线并行（PP）、张量并行（TP）和专家并行（EP）。数据并行通过切分数据并同步梯度实现高效训练，但显存消耗大；流水线并行将模型分层处理，存在GPU闲置问题；张量并行对单层运算横向切分，降低内存压力但通信成本高；专家并行则针对MoE模型，由路由网络分配任务给不同专家层。这些方法各有优劣，需根据模型规模和数据特点灵活组合使用，以提升训练效率并解决显存和通信瓶颈。
2025-12-30 14:15:54
695
原创 大模型已经会“搜索资料”了，但它真的会“做研究”吗？
近期，腾讯混元数字人团队联合清华大学，卡内基梅隆大学等13家机构，发布了首个系统性梳理 Deep Research 方向的综述论文。 该工作系统整理并分析了 500 余篇相关研究，全面回顾了 AI Agent 在开放式任务场景下的发展脉络与关键挑战。
2025-12-30 11:26:39
749
原创 架构解析： 别把 Agent Skills 当“工具函数”，它是一套“能力系统”
摘要： 本文探讨了大语言模型（LLM）中Agent Skills的核心作用与架构设计。Agent Skills作为连接LLM通用认知能力与工程化落地的关键组件，需包含语义层（定义意图与边界）、执行层（安全防御与协议转换）和感知层（反馈可理解性）。安全机制上，强调零信任模型（OBO身份传播）、沙箱隔离及人机协同熔断，确保系统在不确定性下的可靠性。Agent Skills的架构本质是重构权限、隔离与责任的现代执行模型，而非简单功能调用。
2025-12-30 11:21:32
760
原创 Transformer 到底在算什么？用矩阵视角看透 AI 的“思考”过程，一文讲清！
本文详细解析了Transformer模型的编码器（Encoder）和解码器（Decoder）结构。编码器通过输入嵌入和位置编码处理文本，使用自注意力机制（Q、K、V矩阵）捕捉词间关系，并通过残差连接和前馈神经网络优化特征表示。解码器采用类似的流程，但增加了掩码注意力机制，确保预测时只关注已生成内容。文章还解释了多头注意力机制的优势，即通过多视角学习提升模型性能。最后指出AI大模型是当前技术风口，鼓励读者把握学习机会，并提供相关学习资源链接。全文系统性地介绍了Transformer的核心原理，为理解大语言模型
2025-12-30 11:08:01
611
原创 AgentEvolver：让智能体实现高效自我进化
摘要： AgentEvolver是一种创新的智能体自我进化框架，通过自我提问（自动生成任务）、自我导航（复用历史经验）和自我归因（精细化过程奖惩）三大机制，解决传统强化学习训练成本高、效率低的问题。该框架实现了数据飞轮自动化，将经验转化为可复用知识，并通过细粒度反馈提升学习效率。实验显示，其性能较传统方法提升27.8%，且样本效率显著优化。AgentEvolver不仅降低了人工干预需求，还推动了从“手动调参”到“自主进化”的范式转变，为AI大模型开发提供了高效、可扩展的解决方案。
2025-12-30 11:00:53
904
原创 RAG 检索分不清“李逵”和“李鬼”？手把手微调垂直领域 Rerank 模型，让干扰项归零！
摘要： Embedding模型在召回文档时，常因语义相似但内容无关的“干扰项”导致大模型错误回答。为解决该问题，可采用**Rerank模型（Cross-Encoder）**进行精细化排序，其通过全注意力机制实现Query与Document的深层交互，显著提升精度。微调Rerank需高质量数据，重点挖掘“硬负例”（表面相关但实际无关的文档），并结合硬件优化Batch Size、Epochs和学习率等参数。本文以政务领域为例，提供数据生成脚本与训练代码，助力模型精准匹配用户需求。
2025-12-26 23:20:44
565
原创 LLM 实战：Teacher-Student 知识蒸馏
摘要： 针对垂直领域部署大模型时，直接使用大参数量模型面临高成本和推理速度慢的问题。Teacher-Student模式通过利用大模型生成高质量数据训练小模型，实现“算力换智力”。该模式分为三步：教师生成数据、过滤清洗、学生微调。进阶方法包括思维链蒸馏和过程奖励蒸馏，显著提升小模型在复杂任务中的表现。以医疗诊断为例，通过构造详细推理Prompt和严格数据清洗，可使小模型在私有化部署中接近大模型效果，同时降低成本。
2025-12-26 23:06:55
613
原创 一文讲清：AI大模型基本功——手写MOE混合专家模型
摘要：MOE（混合专家系统）已成为大语言模型的核心架构，通过多个专家网络和门控机制实现高效任务处理。文章介绍了MOE的基本原理（专家网络+门控系统）及其优势：提升性能、降低计算消耗、增强扩展性。作者从基础MOE实现入手，逐步讲解到Sparse MoE（仅激活topK专家）的实现方法，并提供了PyTorch代码示例。最后指出AI人才缺口巨大，鼓励读者把握学习机会。
2025-12-26 22:57:42
735
原创 一文看懂AI大模型的核心模块：基于强化学习的偏好对齐原理及其应用
本文系统梳理了强化学习在大模型中的应用，重点分析了其在语言模型和推荐系统中的实践路径。首先阐述了强化学习的核心机制与主流算法（如PPO、GRPO等），指出其相比监督学习的优势在于处理动态环境和不可微奖励。随后详细探讨了强化学习在语言模型（如InstructGPT、DeepSeekMath）中的具体实现，包括奖励模型设计和算法优化。最后介绍了推荐大模型（如Onerec、RecGPTV2）如何借鉴语言模型的强化学习框架，通过用户行为数据构建奖励信号完成偏好对齐。文章展现了强化学习作为大模型训练关键环节的重要价值
2025-12-26 22:35:20
529
原创 一文讲清：大模型训练技术RLHF介绍篇
RLHF（基于人类反馈的强化学习）奖励模型训练（Reward Model Training）：训练一个语言模型，用于判断回答的“好”与“坏”（例如“点赞”或“点踩”）。RLHF 微调（RLHF Fine-Tuning）：使用由人类专家标注的**（提示，好回答，坏回答）** 数据，结合奖励模型对 LLM 进行对齐训练，使其生成更符合人类偏好的回答。1、训练奖励模型 - 学习人类的偏好训练一个能够代替人类来给模型回答打分的“裁判”模型。方法是让上一步微调好的模型对同一个提示生成多个不同的回答。让人类标注
2025-12-26 17:42:55
571
原创 KGGen：用大模型从文本中提取高质量知识图谱
知识图谱是结构化知识表示的重要方式，但现有自动提取工具存在实体分散、图谱稀疏等问题。斯坦福大学团队提出的KGGen通过三阶段流水线创新性地解决了这一难题：首先使用大语言模型动态提取实体和关系；然后聚合多文档信息；最后通过语义聚类和LLM去重实现知识整合。实验表明，KGGen在MINE基准上的准确率达66.07%，远超传统方法。其核心创新在于实体与边解析机制，能够将不同表述的同一实体归一化，生成稠密可复用的高质量图谱。该技术为知识图谱的自动化构建提供了新思路，在信息检索和问答系统等领域具有重要应用价值。
2025-12-24 16:31:22
894
原创 人工智能-机器学习-深度学习-大语言模型的关系及其运行的三要素
AI技术已深入日常生活，从智能音箱到导航推荐，背后都有人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习（DL）和大语言模型（LLM）的支撑。AI是模拟人类行为的"智能工厂"，机器学习是其"基础车间"，通过数据学习规律；深度学习则是处理复杂任务的"高端车间"；LLM专注于语言任务，如ChatGPT。AI运行依赖三大要素：数据（原材料）、算法（生产流程）和算力（电力设备）。优质数据和高明算法配合强大算力，才能实现高效AI应用。随着AI快速发展，掌握这些技术
2025-12-24 16:16:05
732
原创 一文详解具身智能：从大模型到世界模型
本文全面探讨具身智能（Embodied AI） 的基础与前沿进展，核心聚焦大语言模型/ 多模态大模型与世界模型（WMs） 对具身智能的赋能作用 ——LLMs/MLLMs 通过语义推理和任务分解强化具身认知，WMs 通过构建外部世界的内部表征和未来预测支撑物理合规交互，二者融合形成的MLLM-WM 联合架构成为突破复杂物理世界任务的关键方向。
2025-12-24 16:02:35
981
原创 AI Agent（智能体）构建指南：何时该用？模式又该如何选择？
本文系统介绍了AI智能体的设计模式，重点分析了3种工作流模式（提示链、路由、并行化）和4种智能体模式（反思、工具使用、规划、多智能体）。工作流模式适合步骤明确的任务，而智能体模式则更适用于需要动态决策的复杂场景。文章强调应根据任务特性选择合适方案，避免过度设计，并指出AI大模型领域存在巨大人才缺口，建议读者把握学习机会。
2025-12-24 15:42:32
776
原创 AI Agent（智能体）如何构建？什么时候该用？有哪些模式？
AI智能体技术解析：工作流与智能体模式的选择与应用 摘要：本文系统梳理了AI智能体的核心概念与设计模式，重点分析了三种工作流模式（提示链、路由、并行化）和四种智能体模式（反思、工具使用、规划、多智能体）的应用场景。智能体通过动态规划和自主执行任务的能力，在复杂场景中展现出比固定工作流更强的适应性。文章强调应根据任务特性选择方案：固定流程任务适合工作流，而需要灵活响应的场景则适合智能体模式。同时指出智能体系统需要完善的容错机制，并建议采用最小必要原则进行设计。最后介绍了多种模式的组合应用可能性，为构建高效智能
2025-12-24 15:11:21
711
原创 告别“单体智能”：一文拆解Multi-Agent架构的核心范式与LangGraph实战
摘要 本文探讨了如何利用LangGraph构建多智能体旅行规划系统，解决传统单一AI在处理复杂旅行任务时的局限性。文章首先分析了多步骤旅行规划（如航班改签、酒店变更等）的痛点，指出单一AI难以兼顾工具调用、策略决策和权限控制。随后提出基于LangGraph的多智能体架构方案，通过专业化分工（主智能体调度+子智能体执行）和状态管理（agent_stack实现上下文追溯）实现高效协作。重点介绍了敏感操作的中断授权机制，确保用户对关键操作（如取消订单）的最终控制权，并提供了包含航班/酒店助手示例的完整代码框架。该
2025-12-24 11:41:14
1048
原创 Anthropic放大招：Agent Skills标准开源，这次要革企业AI的命
摘要： Anthropic发布Agent Skills开放标准，微软、GitHub等巨头迅速采用，OpenAI也悄然兼容。该标准以模块化文件夹为核心，通过"渐进式披露"机制优化AI能力调用。这是Anthropic三个月内第二次将核心技术开源，延续其通过开放标准构建行业基础设施的战略。当前Anthropic以32%份额领跑企业AI市场，该标准可提升跨平台技能复用性，降低企业AI部署成本。这场标准之争或将重塑AI生态格局，Anthropic正通过开放互操作性挑战传统竞争模式。（149字）
2025-12-24 11:22:01
659
原创 智能体（AI Agents）工作流：核心架构、模式原理与落地案例
AI智能体工作流：核心原理与应用解析 摘要： 本文系统阐述了AI智能体的核心架构与工作流机制。智能体由推理能力、工具调用和记忆模块三大核心组成，通过规划、工具使用和反思三种基础模式协同运作。与传统工作流相比，智能体工作流具有动态适应性和自我优化能力，能通过任务分解、工具调用和迭代反思完成复杂任务。文章详细分析了智能体在检索增强生成（RAG）、智能研究助手和编码助手等场景的应用价值，并指出其相比确定性工作流在问题解决深度和适应性方面的优势。最后强调理解智能体工作流对于把握AI智能体运作逻辑的关键作用。
2025-12-24 11:02:24
717
原创 深入解析GraphRAG :突破传统RAG瓶颈提升企业级 Agent数据洞察力
摘要： 传统RAG架构在处理复杂关系和全局性分析时面临瓶颈，GraphRAG通过知识图谱将非结构化数据转化为结构化认知，实现从“搜索”到“推理”的跃升。GraphRAG弥补了传统RAG在多跳推理、全局总结和可解释性上的不足，但面临构建成本、图谱质量维护和混合检索策略优化等挑战。随着AI大模型快速发展，掌握相关技术将为个人职业发展提供新机遇。 关键词： RAG、GraphRAG、知识图谱、多跳推理、AI大模型
2025-12-24 10:55:57
790
原创 AI Agents 智能体工作流的核心组成、模式、应用场景及案例
AI智能体工作流：核心机制与应用解析 本文系统阐述了AI智能体的核心架构与工作流机制。智能体以LLM为核心，通过推理能力（规划与反思）、工具调用（突破静态知识限制）和记忆系统（短期/长期）三大组件实现半自主运行。智能体工作流区别于传统流程的关键在于其动态响应性，表现为三种核心模式：规划模式（任务分解）、工具使用模式（环境交互）和反思模式（自我优化）。文章指出，虽然智能体技术能显著提升复杂任务处理能力，但仍面临稳定性与效率平衡的挑战。随着AI技术快速发展，掌握智能体工作流原理将成为把握AI应用趋势的关键。
2025-12-23 21:57:04
930
原创 一文讲清：混合专家模型MoEs技术发展介绍
通过多个专家分工协作（混合专家模型MoE），并由门控网络自适应分配任务（根据输入数据动态决定使用哪个专家，起到一个“调度器”或“选择器”的作用），从而提高模型的表达能力和学习效率。这是现代 MoE 模型（如 Switch Transformer、GLaM 等）的理论基础。每个专家使用多个独立的子网络处理输入数据的不同子集或子任务，独立的子网络目的是减弱模型训练中的干扰效应，实现不同专家之间权重的独立更新。
2025-12-22 22:39:49
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原创 这真的是我看过最深刻的2025年AI大模型年度复盘
AI专家Andrej Karpathy发布2025年LLM发展6大预测：1）训练方法革新，新增可验证奖励强化学习（RLVR），模型自主探索解题策略；2）AI智能呈现"锯齿状"能力，在可验证领域表现突出；3）LLM应用层崛起，形成专业领域解决方案；4）AI本地化趋势明显，智能体将常驻用户设备；5）自然语言编程（Vibe Coding）普及，降低编程门槛；6）大模型将进入图形界面时代，交互方式更人性化。文章指出AI领域人才缺口达千万，呼吁把握行业发展机遇。
2025-12-22 20:53:30
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原创 Agent 2.0：智能体的下一代思维框架
摘要：Agent 2.0代表AI从工具向智能体的范式转变，其核心是具备记忆、规划、协作和反思能力的架构思想。它通过状态管理、编排器模式、多智能体协作和闭环反馈四大支柱，构建了类似人类团队的工作流程。这一范式使AI能系统性处理复杂任务，从任务拆解到执行反馈形成闭环，标志着AI从事务处理向智能协作的进化。理解这一思想比具体技术实现更重要，它为未来AI应用提供了底层架构指导。
2025-12-22 17:42:36
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原创 一文讲清：RAG检索增强生成原理，看完就悟了！
摘要：RAG（检索增强生成）技术通过结合信息检索和自然语言生成，为AI模型提供实时外部数据支持，解决传统模型知识过时和虚构问题。其核心流程包括检索相关信息、增强知识库、生成准确回答三个步骤。相比普通AI依赖训练数据，RAG能获取最新资料并生成可靠回答。该技术广泛应用于聊天机器人等需要实时信息的场景，通过分块处理、语义编码、向量检索等流程，使AI成为"带参考资料答题的考生"。随着AI行业快速发展，掌握大模型技术将成为重要竞争力，2025年AI领域预计人才缺口达1000万。
2025-12-22 17:12:27
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