（Learning-Based Agent）：利用机器学习或强化学习来优化自身策略，如DQN、PPO等。（Rule-Based Agent）：按照预定义的规则执行任务，例如状态机（FSM）。（Autonomous Agent）：能够独立学习并适应复杂环境，如自动驾驶智能体。提供各种环境，如CartPole（平衡杆）、Atari游戏、机器人控制等。：能够记住过去的信息，并基于历史数据做出更复杂的决策

vLLM 是目前大模型推理领域最火热的高性能推理框架之一，以其 PagedAttention 技术著称。而 vLLM-Ascend 则是 vLLM 在华为昇腾 NPU 上的硬件插件，使得昇腾算力能够通过 vLLM 释放强大的推理性能。在真正开始做迁移之前，我原本以为 GPU 和 NPU 在推理框架上的适配会非常复杂，但上手后才发现，vLLM-Ascend 的设计思路非常清晰：它在底层为昇腾补齐了算

未来，LLM、知识库和数据库的深度融合将进一步提升智能体的智能化水平，使其在自动化办公、法律咨询、医学诊断等领域发挥更大作用！在这个例子中，我们使用 FAISS 存储和检索语义相似的知识，提高 LLM 的准确性。作为智能体的核心，负责理解用户输入并结合知识库、数据库生成合理的回答。通过训练特定领域的数据，优化 LLM 在某个领域的表现。：用于存储领域特定的信息，如法律法规、产品数据等。：结合语音、

Prompt 是用户与大模型交流的语言，决定了模型的行为方式。优秀的 Prompt 不仅能提升模型的输出质量，还能引导其模拟不同身份、执行特定任务。模块作用推荐工具Prompt驱动智能体行为，控制输出质量框架模块化开发，整合记忆、工具、知识库等工作流保障从开发到上线的过程稳定可控开发流程模板 + 工程化部署方案当理解并掌握这三者的核心后，就可以灵活地打造出具备“理解+推理+行动+记忆”能力的高级智

无论是核心业务系统的稳定运行，还是敏感数据的安全防护，亦或是复杂场景下的性能优化，都呼唤一款既能无缝衔接现有架构，又能突破传统数据库瓶颈的创新引擎。兼容，是我们连接过去的桥梁，而部署、安全、性能上的三重革新，则是我们赋能未来的引擎。这种 “精准到行” 的性能诊断能力，让运维从 “大海捞针” 转变为 “探囊取物”，不仅大幅缩短问题排查时间，更能帮助企业持续优化存储过程性能，让核心业务系统始终保持高效

Llama 3 是目前开源大模型的“流量担当”，而昇腾 (Ascend) 上的环境 则是算力的“扛把子”。如果 AICore 始终很低，说明数据卡在 CPU 预处理上了（CPU 瓶颈），但在本例中，表现出了极佳的吞吐能力。在 FP16 精度下的表现非常强劲，对于企业构建私有化大模型底座而言，它已经不再是“备胎”，而是具备极高性价比的主力选择。最终，模型成功输出了完整的 Python 冒泡排序代码，

Llama 3 是目前开源大模型的“流量担当”，而昇腾 (Ascend) 上的环境 则是算力的“扛把子”。如果 AICore 始终很低，说明数据卡在 CPU 预处理上了（CPU 瓶颈），但在本例中，表现出了极佳的吞吐能力。在 FP16 精度下的表现非常强劲，对于企业构建私有化大模型底座而言，它已经不再是“备胎”，而是具备极高性价比的主力选择。最终，模型成功输出了完整的 Python 冒泡排序代码，

Llama 3 是目前开源大模型的“流量担当”，而昇腾 (Ascend) 上的环境 则是算力的“扛把子”。如果 AICore 始终很低，说明数据卡在 CPU 预处理上了（CPU 瓶颈），但在本例中，表现出了极佳的吞吐能力。在 FP16 精度下的表现非常强劲，对于企业构建私有化大模型底座而言，它已经不再是“备胎”，而是具备极高性价比的主力选择。最终，模型成功输出了完整的 Python 冒泡排序代码，

从日志中可以看到，在首次加载模型权重（约 29GB）并完成推理的全过程中，耗时控制在合理范围内。由于Qwen1.5-MoE 的基础权重高达 29GB，普通 32GB 显存卡通常只能支持极短的对话。这说明 Qwen1.5-MoE 的稀疏计算特性与 Atlas 800T A2 的高算力完美契合——并发越高，NPU 的流水线利用率越高，展现了极强的生产环境潜力。MoE 模型的参数量本身就很大（~29GB

从日志中可以看到，在首次加载模型权重（约 29GB）并完成推理的全过程中，耗时控制在合理范围内。由于Qwen1.5-MoE 的基础权重高达 29GB，普通 32GB 显存卡通常只能支持极短的对话。这说明 Qwen1.5-MoE 的稀疏计算特性与 Atlas 800T A2 的高算力完美契合——并发越高，NPU 的流水线利用率越高，展现了极强的生产环境潜力。MoE 模型的参数量本身就很大（~29GB