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AI产品经理是“技术+产品+行业”的复合型人才，核心职责是将AI能力转化为可落地的产品解决方案，解决业务痛点并创造商业价值。
程序员转行到大模型开发领域，可以根据个人兴趣和职业规划选择不同的方向。以下是几个推荐的方向、推荐原因以及学习路线
田渊栋分享参与Llama 4项目后被裁经历，及在大模型推理和AI可解释性领域的研究成果。他提出"费米能级"概念，指出AI时代人类价值将分层，只有能显著提升AI能力的人才具有价值。面对"遍地神灯"时代，他强调保持独立思考，建议人们从"员工"向"老板"角色转变，以宏大目标激发主动思考，避免被AI同化。
Agent是让LLM根据动态变化的环境信息选择执行具体的行动或者对结果做出判断，并影响环境，通过多轮迭代重复执行上述步骤，直到完成目标。精简的决策流程：P(感知)–>P(规划)–>A(行动)为了Agent像人一样干活，Agent需要具备四个模块：推理、记忆、工具、行动。
使用velocity实现页面静态化可以提高网站的
学习模式是一个漫长的过程，应该明确的认识到设计模式的意义在哪里，我们学起来才会更加具有针对性，而不是为了设计模式而设计模式。最近看到一段话感觉挺有意思的：计算机的强大在于它不知道疲倦，他的计算力持久性和准确性是人类无法抗衡的，它不知道疲倦，你永远不要想着靠蛮力或则逻辑简单重复性的工作战争计算机。但是电脑有缺点吗？有！因为人类创造了计算机，创造力是计算机短时间内的最大短板，虽然谷歌的alphago
之前也总结过一篇关于性能的文章，地址在http://www.cnblogs.com/carysun/archive/2008/08/09/BasicPerformance.html，今天又看到DW上又有一篇很好的关于Lotus性能的文章，放在自己的blog中方便查找。1.主要因素一般而言，以下因素对应用程序的性能影响最大：视图的数量及其复杂性。删除不使用的视图或合并相似的视图。对于包...
大模型作为AI新时代的"超级引擎"，其核心技术包括Transformer架构提供基础，预训练与微调赋予模型能力，基于人类反馈的强化学习优化输出质量，模型压缩技术提高运行效率，安全与隐私保护技术确保可靠应用。这些技术相互配合，推动大模型在自然语言处理、计算机视觉、医疗、金融等领域发挥重要作用，未来将在智能家居、智能教育等领域实现突破，同时面临可解释性、避免偏见等挑战。
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
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
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
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。
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。
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
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。
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
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。
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
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。
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。
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
在众多大模型技术中，MoE 架构逐渐崭露头角，成为推动大模型发展的关键力量。对于想要踏入大模型领域的小白来说，了解 MoE 架构是开启这扇技术大门的重要一步。本文将用通俗易懂的语言，为你详细解读 MoE 架构的奥秘。
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