谷歌最新AI Agent白皮书提供了完整技术路线图，涵盖ADK开发框架、Agent2Agent协议、ReAct编排和AgentOps运维方法论。文章详解三种代理架构、企业级部署策略、多场景应用案例，以及MCP和A2A协议的互操作标准。无论初创企业还是大型组织，均可通过谷歌从工具到方法论的完整解决方案，构建高效可靠的AI Agent系统，实现业务流程智能化转型。

文章详细解析了大模型训练和推理过程中的显存占用量计算方法，包括模型权重、优化器状态、中间激活和梯度等组成部分。对比分析了LLaMA、Qwen3和DeepSeek V3等不同架构模型的显存占用特点，提供了显存计算公式和并发估算方法，帮助开发者优化大模型部署并提高资源利用率。

MindsDB是一款开源AI数据引擎，提供统一SQL接口访问200+数据源与AI模型。其知识库功能简化了向量索引创建和语义检索，支持向量+标量的混合检索，实现结构化与非结构化数据融合。通过SQL可快速构建RAG管道和数据智能体(Data Agent)，支持自动数据同步和模型训练。适合作为复杂企业环境中的"虚拟AI数据底座"，以"数据不出库，AI进库来"模式降低AI应用门槛，是传统企业技术栈引入AI

本文详解大模型生态五大核心技术：MCP（连接外部世界的接口）、Agent（智能执行体）、RAG（检索增强生成，解决幻觉问题）、RPA（自动化执行者）和A2A（智能体间协作协议）。这些技术共同构建了更智能、高效的AI应用体系，推动AI向"能理解、会思考、可行动"的通用人工智能迈进。文末提供系统学习资源，帮助读者从零入门到实战掌握大模型技术。

本文详解大模型生态五大核心技术：MCP（连接外部世界的接口）、Agent（智能执行体）、RAG（检索增强生成，解决幻觉问题）、RPA（自动化执行者）和A2A（智能体间协作协议）。这些技术共同构建了更智能、高效的AI应用体系，推动AI向"能理解、会思考、可行动"的通用人工智能迈进。文末提供系统学习资源，帮助读者从零入门到实战掌握大模型技术。

本文详解大模型生态五大核心技术：MCP（连接外部世界的接口）、Agent（智能执行体）、RAG（检索增强生成，解决幻觉问题）、RPA（自动化执行者）和A2A（智能体间协作协议）。这些技术共同构建了更智能、高效的AI应用体系，推动AI向"能理解、会思考、可行动"的通用人工智能迈进。文末提供系统学习资源，帮助读者从零入门到实战掌握大模型技术。

本文系统介绍RAG检索增强生成技术中的文本分块策略，详细阐述21种分块方法，包括基础分块、固定大小分块、滑动窗口分块、基于句子/段落/结构/关键词/实体/Token/主题的分块，以及语义分块、递归分块、嵌入分块、智能代理分块等。每种方法均提供适用场景和代码实现，帮助开发者根据实际需求构建高效可靠的RAG系统。

文章通俗易懂地解析了AI大模型三大高频术语：AGI(通用人工智能)具备人类水平认知能力；RAG(检索增强生成)通过整合外部知识库提升生成内容准确性；AIGC(人工智能生成内容)利用AI自动生成各类内容。文章强调学习大模型技术的重要性，指出其在多个领域的应用价值和催生的高薪岗位，并提供系统学习资料，帮助读者入门AI大模型领域。

文章通俗易懂地解析了AI大模型三大高频术语：AGI(通用人工智能)具备人类水平认知能力；RAG(检索增强生成)通过整合外部知识库提升生成内容准确性；AIGC(人工智能生成内容)利用AI自动生成各类内容。文章强调学习大模型技术的重要性，指出其在多个领域的应用价值和催生的高薪岗位，并提供系统学习资料，帮助读者入门AI大模型领域。

本文系统介绍大模型(LLM)的本质、技术和发展趋势。从AI历史演进出发，解析LLM的组成结构、训练流程及工作原理，探讨面临的幻觉和安全问题，并详细阐述提示词工程、RAG、Agent智能体和多模态等关键技术。最后展望AI未来发展趋向，强调大模型将成为通用人工智能的重要途径，为各行各业带来革命性变革，并提供学习路径建议。