文章详细解析了LLM智能体的记忆注入攻击(MINJA)原理与防御策略。攻击者通过正常查询交互，利用智能体记忆系统的开放性，植入恶意内容实现长期操控。文章从攻击原理、技术细节、真实案例和防御策略四个维度展开，提出"写入-检索-推理"全链路防护体系，为开发者和安全人员提供可落地的技术参考，确保大模型智能体的安全可靠运行。

为什么AI大模型成为越来越多程序员转行就业、升职加薪的首选很简单，这些岗位缺人且高薪智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200% ，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。

本文系统综述多模态大模型(MLLMs)中的Token压缩技术，针对高分辨率图像和长视频带来的计算成本问题。研究基于压缩位置将方法分为视觉编码器、投影器、语言模型及多模块协同四类，并针对不同场景提供选择策略。文章分析了即插即用与重训练、加速训练与推理的权衡，指出当前面临理论辅助缺乏、自适应不足等挑战，为MLLM高效部署提供全面指导。

文章介绍了AI Agent的四种主流部署架构：批量部署适合大规模后台处理，成本低但延迟高；流式部署支持连续低延迟处理，适合实时监控等场景；实时部署对延迟敏感，常见于聊天机器人等交互应用，但对算力要求高；边缘部署注重隐私和离线使用，延迟低但需压缩模型。文章强调应根据核心需求（延迟、吞吐、成本、隐私、离线）选择最适合的架构，没有万能解法。

文章介绍了AI Agent的四种主流部署架构：批量部署适合大规模后台处理，成本低但延迟高；流式部署支持连续低延迟处理，适合实时监控等场景；实时部署对延迟敏感，常见于聊天机器人等交互应用，但对算力要求高；边缘部署注重隐私和离线使用，延迟低但需压缩模型。文章强调应根据核心需求（延迟、吞吐、成本、隐私、离线）选择最适合的架构，没有万能解法。

文章详细介绍了vLLM推理引擎从单进程(UniprocExecutor)到多进程(MultiProcExecutor)的架构演进，阐述了多进程环境下vLLM如何通过张量并行和流水线并行扩展处理能力，以及分布式系统中的无头服务器与API服务器实现机制。同时分析了延迟与吞吐量的平衡关系，提供了vLLM性能测试与调优指南，帮助读者理解大模型推理引擎的分布式架构设计与优化策略。

RAGFlow 是一款开源的 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）引擎，它的核心使命是帮助你利用深度文档理解技术，构建出高质量、高可靠性的智能知识库。无论你是大型企业还是个人开发者，RAGFlow 都能为你提供一套精简而强大的 RAG 工作流程，让你的 LLM 能够真正理解和利用各种复杂格式的数据，给出令人信服的回答并提供清晰的引用来源。

文章系统介绍了大模型预训练数据选择的六大策略：模型影响力驱动、质量与多样性平衡、多策略集成、结构化知识/技能驱动、任务相关性驱动以及后训练数据选择。这些方法通过动态评估数据价值、平衡质量与多样性、整合多种策略或针对特定领域需求，显著提升了模型性能并减少了计算成本。研究证明，科学的数据选择策略是提高大模型训练效率和性能的关键，未来预训练数据管理将更加智能化和动态化。

Skills是Anthropic推出的AI能力封装协议，通过自然语言定义业务能力，由运行时容器在沙箱环境中执行。它采用封装和渐进式披露设计，降低认知成本，解决Context爆炸问题。Skills的优势在于自然语言驱动的模块化调用，但存在安全漏洞、版本控制困难等弊端。Skills Hub站的商业化前景取决于能否建立质量评估体系。尽管AI降低了编程门槛，但垂直领域的深度积累依然是产品价值的真正壁垒。

本文探讨了如何解决AI Agent的"金鱼记忆"问题，提出了三级检索架构（基础检索、分块阅读、逐步推理），并介绍了使用Elasticsearch实现海量文件秒级感知、Embedding语义召回、MCP协议打破知识孤岛等方案。文章详细阐述了从数据存储、检索逻辑到用户体验的完整实现路径，为不同规模企业提供了AI Agent选型决策依据，帮助开发者构建真正具备"博学大脑"的企业级AI Agent系统。