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2025年的春日，一则招聘消息在技术从业者社群里掀起轩然大波：国内某头部科技企业为“大模型应用开发工程师”岗位开出了**154万元的年度薪酬**。这并非行业营销造势，而是招聘平台上可追溯的真实案例——HR在面试中明确提及“薪资包含基本工资、绩效奖金及项目分红，综合年薪不低于154万”。
本文为Java开发者提供大模型技术应用指南，强调发挥Java工程化优势，通过Spring Boot等框架封装大模型API，构建企业级AI系统。建议采用Java生态工具链（Spring AI、LangChain4j）实现模型集成，从API调用逐步过渡到全栈开发。重点包括：多模型路由策略、性能优化方案（线程池调优、批量处理）、结果校验机制等实用技巧。同时给出金融、制造等领域的典型应用场景，推荐阿里云认
这篇文章详细介绍了大模型推理加速的七大方法：减少token输入、模型量化、cache压缩裁剪、推测解码、架构优化、serve层优化及硬件升级。分析了各种方法的原理、适用场景、优缺点及实现方式，为不同需求的开发者提供了从简单工程优化到复杂架构改进的全方位解决方案，帮助提升大模型推理效率。
文章揭示AI本质是概率预测而非真正理解世界，指出AI的六大能力边界：幻觉问题、无意识情感、记忆有限、无法感知最新信息、不擅长数学计算、隐私安全隐患。提出高效使用AI的四大方法：构建结构化提示词、控制上下文长度、利用工具获取最新信息和处理数学计算、保护隐私数据。掌握这些底层认知，才能让AI真正成为职场进阶的超级助理。
文章介绍了ReAct Agent智能体的运行原理，即通过thought(思考)、action(行动)、observer(观察)的流程处理问题。智能体以大模型为大脑，工具为手脚，使模型具备与外部环境交互的能力。然而，由于模型存在幻觉、意图识别不明确等问题，ReAct Agent执行过程可能不稳定，会出现工具不全、执行错误等问题。因此，我们需要通过提示词明确告诉模型如何处理复杂任务，弥补模型自身能力的
还记得，2023年chatgpt刚火起来的时候，大家都还兴奋于如何“调戏”chatgpt、热衷于在弱智吧探寻各种逆天问题用来为难它；然而这才过去两年多，LLM已经从没啥用的“鸡肋”发展成了很多领域的专家，未来也许会渗透到有数据、有知识的各个角落。有时候想想，这种“智能涌现”的速度，未免太快了：几乎每月每周、甚至每天，都能听到、看到或是直接感受到AI的新技术扑面而来的震撼。最近 Center for
采用IB网络组集群，256台服务器已经是Spine-Leaf两层架构的极限了，超过256台就必须上三层架构，即：Core-Spine-Leaf三层架构。因此，今天介绍的512台H100的组网，我们是按三层IB网络考虑。
模型能力在不断提升，但也在不断“同质化”你能选的模型越来越多，差距越来越小真正会拉开差距的，逐渐从：“谁的模型大一倍”变成：“谁的 Agent 更稳、更可控、更像一个成熟系统”。谁能把不确定性关在合理的边界里谁能用合适的设计模式，撑住复杂业务谁能在保证安全的前提下，实现真正的自动化和规模化模型是新引擎，设计模式，则是这套“智能系统”的底盘和车架。——如果你已经在用大模型做业务，那下一步要认真思考的
近期科技圈传来重磅消息：行业巨头英特尔宣布大规模裁员2万人，传统技术岗位持续萎缩的同时，另一番景象却在AI领域上演——AI相关技术岗正开启“疯狂扩招”模式！据行业招聘数据显示，具备3-5年大模型相关经验的开发者，在大厂就能拿到50K×20薪的高薪待遇，薪资差距肉眼可见！业内资深HR预判：不出1年，“具备AI项目实战经验”将正式成为技术岗投递的硬性门槛。在行业迭代加速的当下，“温水煮青蛙”式的等待只
文章介绍了搜索引擎从关键词匹配到多智能体协作的架构演进，指出当前RAG系统在复杂推理任务上的局限性。提出了一种由Master、Planner、Executor和Writer四个智能体组成的新型AI搜索引擎架构，通过动态任务分配、DAG任务规划、强化学习优化等技术，实现了对复杂问题的有效处理，并在测试中表现出显著优势。未来发展方向包括增强鲁棒性、优化效率和提升可解释性。
- 理解领域事件（Domain Event）是什么：**领域中发生的、对业务有意义且值得被其他部分知道的事实**- 能把“事件建模（命名/载荷/边界）”与“发布可靠性（Outbox/幂等/去重）”区分开- 能解释为什么“发布事件”更适合放在应用层编排，而不是在聚合内直接发 MQ
本文系统解析了AI智能体架构的9大核心技术：AI智能体基础架构、Agentic AI协作模式、WorkFlow任务拆解、RAG知识检索、微调技术、函数调用、MCP标准化协议、A2A智能体通信及AG-UI用户交互。这些技术构成了从底层设计到用户交互的完整体系，为构建高效、灵活的AI智能体系统提供全面技术支撑，是开发者理解AI智能体架构的重要指南。
本文详细解析了AI Agent的概念、构建难点及框架选型，重点介绍了6种架构设计模式：路由分发、代理、缓存微调、目标导向、智能体组合和双重安全架构。文章强调AI Agent系统通常是工作流和AI Agent的组合，构建难点在于确保LLM有合适的上下文，并指出应根据实际业务场景灵活选择和组合不同模式，以构建可靠的企业级AI应用。
多智能体系统（Muti-Agents）是能够自己思考、计划、找出相关信息来源并从中提取信息、采取行动，甚至在出错时还能自我纠正的自动系统。
RAG（检索增强生成）系统一直是企业里使用大语言模型（LLMs）最有用的应用之一。我记得大约两年前我写过第一篇关于 RAG 的文章，那时候这个词还没被大家广泛使用。
提示链模式，也称为「管道模式」，是利用大语言模型处理复杂任务的一种强大范式。它不期望用单一步骤解决复杂问题，而是采用「分而治之」策略。其核心思想是将难题拆解为一系列更小、更易管理的子问题。每个子问题通过专门设计的提示独立解决，前一步的输出传递给下一步作为输入。这种顺序处理技术天然具备模块化和清晰性特点。通过分解复杂任务，每个独立步骤都变得更易于理解和调试，从而使整个流程更加稳健、更具可解释性。链条
通用入门首选ReAct：理解其“交互闭环”的核心后，能快速掌握Agent的基本开发思路，适合大多数动态交互场景；追求效率选Plan & Execute/ReWOO：若任务流程固定、无需动态调整，ReWOO的变量机制能进一步提升效率，适合批量处理任务；多源并行选LLM Compiler：需要同时调用多个工具或获取多源信息时，可尝试基于DAG的并行调度，注意控制工程实现难度；复杂任务避幻觉选反思类：文
AG-UI协议是专为解决前端应用与AI Agent通信交互而设计的轻量级、事件驱动协议。它支持SSE、WebSocket等多种传输方式，提供16种标准事件，实现双向实时交互。AG-UI完善了AI协议栈，与LangGraph、CrewAI等框架兼容，无需绑定特定模型或框架，一套协议满足所有交互需求。通过提供TypeScript和Python SDK，AG-UI让开发者能够轻松在网页、APP或嵌入式设
Google CloudAI工程师Antonio Gulli倾力打造的实战宝典,21个设计模式带你掌握AI Agent核心架构,从模型调用到智能体系统的完整演进路径
和。
所谓“工程”，即是在运行时搭建稳定的数据获取与转换管道，并配套持续迭代的反馈回路，动态优化上下文质量，让模型始终“看得全、看得准、用得巧”。为强化输出质量，可在各阶段赋予模型明确角色：首步设定为“市场分析师”，次步切换为“行业趋势分析师”，终步交由“专业文档撰写员”执行，以此类推，实现角色-任务精准匹配。提示链的价值远不止于“把大问题拆小”。与其把难题一次性甩给模型，不如“分而治之”：把庞然大物拆
步入下半年，国内互联网大厂的AI人才布局正式进入“冲刺阶段”，一场硝烟弥漫的人才争夺战已全面展开。阿里、腾讯、百度、字节跳动等行业头部企业，纷纷在官方招聘渠道同步释放海量岗位，据不完全统计，累计招聘规模已突破5万人。其中，AI相关职位毫无悬念地成为招聘主力，部分企业的AI人才招聘占比更是飙升至75%，覆盖AI算法研发、AI系统搭建、AI产品经理、大模型应用落地等多个核心细分方向，AI领域的人才需求
LoRA的核心是“低秩矩阵分解”：通过A、B两个低秩矩阵替代增量矩阵ΔW，冻结原始权重W，仅优化少量参数，实现轻量化微调；适配器是LoRA的核心应用形式：支持“一个基础模型+多个适配器”的灵活部署，可动态切换适配不同下游任务，大幅降低存储成本；QLoRA是LoRA的进阶升级：通过量化技术压缩基础模型权重W，实现“量化+低秩适配”双重轻量化，突破硬件资源限制；前缀调优是替代方案：参数更少但适配效果有
Agentic AI 是基于大型语言模型（LLM）构建的智能系统，核心能力是自主替人类或其他系统完成推理、规划与执行任务。小到代码审查、报告撰写，大到旅行规划、企业应用管理，都能看到它的身影。与传统AI不同，Agentic AI 最关键的特质是具备自我反思能力——能评估自身行为结果、调整执行策略，而非机械响应指令，真正实现"发现问题-解决问题-优化方案"的闭环。对于程序员和AI入门者来说，理解Ag
文章系统梳理了AI应用形态与工程范式的五个演进阶段：提示词工程、RAG、Tool Calling、AI Workflow和Agent，分析了各阶段特点及Agent出现的必然性。Agent设计模式通过将"任务编排"的控制权交还给AI，使系统能够拆解复杂目标、调整行动策略、修正失败行为并维护上下文状态，解决了多步推理跑偏、缺乏统一修正策略等问题，是构建可控、可维护AI系统的关键架构。
Meta收购Manus，标志着AI从"聊天时代"正式进入"执行时代"。越来越多人不再满足于"跟AI聊天"，他们想要"让AI帮自己干活"。这也是为什么我在课程里花了大量时间讲LangChain、讲Agent设计模式、讲如何用Coze搭建工作流——因为这些才是未来的核心技能。未来的开发者，不是写代码的人，而是指挥AI写代码的人。别被技术吓到：手搓智能体看起来很复杂，但只要掌握核心逻辑，其实没那么难。我
引入显式的“人机协同”确认机制。Agent 提出的操作指令（如删除数据库、发送支付请求）不会立即执行，而是先进入“试运行”模式。系统将模拟后果呈报给人工或审计 Agent，审核通过后方可生效。这是 AI 落地到真实生产环境（Action-oriented）的必备安全框架，有效规避“AI 跑路”风险。Agentic Architectures 的本质是通过工程化的确定性，来约束模型生成的不确定性。理
ReAct（Reasoning-Action）是一种模拟人类解决问题的AI智能体设计模式，包括推理、行动和循环三个环节。传统ReAct实现存在手动状态管理复杂、易出错等问题。LangGraph通过声明式图结构解决了这些问题，只需定义节点、状态和边三大元素。文章详细介绍了使用LangGraph实现ReAct的具体步骤，并通过实际案例展示了完整执行流程。LangGraph的声明式方法让开发者能更直观地
本文系统梳理了17种主流Agent架构，分为闭环反馈、动态规划、集体智能等六大类。这些架构通过工程化确定性约束模型不确定性，包括反思架构提升准确性、工具增强扩展能力边界、ReAct实现动态决策、多智能体系统促进协作等。不同架构适用于代码审计、实时搜索、复杂任务处理等场景，实际开发中常需组合使用以应对复杂需求。该分类为构建高性能AI应用提供了系统化参考框架，覆盖从基础执行到安全控制的全流程设计。
2025年的AI赛道，正掀起一场史无前例的薪资狂潮。AI科学家月薪突破11万，大模型算法工程师平均薪资稳站7万梯队，头部企业核心岗位年薪更是直逼150万大关。这场由人才供需失衡引爆的高薪盛宴，背后离不开“人工智能+”国家战略的强力赋能与产业爆发的双重驱动。五大核心岗位已成为企业抢人的主战场，业内共识早已明确：大模型技术红利窗口期正在加速收窄，此刻正是小白转型、程序员跨界入局AI大模型的最后黄金时机
这篇文章，就跟各位同学分享一下结合了 Substance 3D Designer 内置 AI 节点 的工作流。它能让你在不连一根复杂曲线的情况下，通过提示词直接生成复杂的图案遮罩，然后无缝接入 PBR 流程。
今天，我想彻底揭开顶级建筑表现后期流程的神秘面纱，并向你展示，我是如何将Adobe Photoshop内置的Firefly AI功能，深度整合到专业的、基于多通道的后期管线中，将“效果图”的制作，升级为“建筑摄影大片”的艺术创作。
程序员必看！大模型分词（Tokenization）入门：一篇搞懂核心概念
原文: https://mp.weixin.qq.com/s/TQQBL1dUdxO7A9AzbmwS-A关于本书该书作者Antonio Gulli，系统介绍了 AI Agent 系统的各种设计模式，预计 2025 年 12 月由 Springer 出版社出版，涵盖从基础到高级的 21 个核心模式，以及多个附录章节。主要内容包括提示链、路由、并行化等基础模式反思、工具使用、规划等进阶模式多智能体协
一文读懂 AI 智能体：从核心能力、落地场景到未来趋势，新手也能快速入门
一文读懂 AI Agent：从核心特性到 5 大主流模式，解锁人机协同新范式
在人工智能领域的不断演进中，Agent 设计模式正迅速崭露头角，成为构建智能系统的关键架构与行为模板 ，其核心聚焦于智能体（自主或半自主实体）与工具、环境及其他智能体的协同合作。这些模式将常见的工作流程和交互方式进行封装，为智能系统赋予了可扩展性、模块化和适应性，就如同为复杂的 AI 系统搭建起稳固且灵活的骨架。打个比方，智能体不再是孤立作战的个体，而更像是一支训练有素的团队成员，各自配备趁手的工
采用多代理框架，核心代理包括生成代理、反思代理、排序代理、进化代理、邻近代理和元评审代理。：Memory Management（短期上下文、长期知识）、Reflection 与 Self-Correction（自我批判、迭代优化）、Learning and（根据反馈和经验进化）。：个性化助手 Agent、交易机器人 Agent、应用 Agent、机器人与自动驾驶 Agent、反欺诈 Agent、推
程序员必看！六大智能体框架深度剖析：Dify/Coze/n8n 等全方位对比
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