本文提供了一份完整的AI学习七步实战路线图，从理解AI核心概念、掌握机器学习底层逻辑，到深度学习与神经网络探索，再到动手实践项目检验技能。强调通过掌握顶尖工具、提示词工程和API构建应用，以及深耕垂直领域打造个人作品集，帮助读者成为AI领域的专家。文章鼓励读者拥抱AI浪潮，坚持学习，创造价值，为未来做好准备。

AI 是存在非确定性的，它偶尔会“发疯”。代码校验：用正则或 Schema 验证 JSON 格式（最便宜高效）。LLM 裁判：用另一个模型检查回复是否包含敏感信息或事实错误。人工介入（Human-in-the-loop）：在执行涉及金钱（如转账、下单）的操作前，必须暂停并等待人工确认。本篇小结构建 Agent 不是写一段 Prompt，而是设计一套系统。通过反思提升质量，通过工具扩展能力，通过规划

本文介绍了提示工程的概念和五种核心技巧（明确指令、提供示例、角色扮演、分步思考、结构化输出），帮助大模型更好地完成任务。对比了提示工程、RAG和微调的成本、见效速度、效果深度等维度，强调提示工程零成本、灵活、低门槛的优势及局限性。最后，提出了提示工程的最佳实践，将其定位为大模型应用体系中的关键环节，并预告了下期将探讨AI Agent。

本文详细解析了大模型（如GPT和Llama）的训练流程，涵盖预训练（Pretrain）、监督微调（SFT）、奖励建模（RM）以及强化学习（PPO和DPO）。预训练阶段通过海量文本学习人类语言和知识，SFT使模型学会遵循指令，RM将人类偏好量化为奖励信号，而PPO和DPO则通过强化学习优化模型输出。文章对比了PPO与DPO在训练范式、复杂度、成本和适用场景上的差异，并介绍了Llama模型训练的特殊流

本文介绍了Skills作为技术从业者高效协作载体的核心价值，通过解析Skills与Agent的技术区别、高频应用场景以及最佳实践，帮助读者理解如何利用Skills减少重复开发、提升部署效率。文章强调Skills是封装了特定技术任务的标准化可复用模块，能够解决技术场景中的重复开发、流程不规范、Prompt调试繁琐三大痛点。同时，文章详细阐述了Skills在代码开发与评审、运维部署与监控、数据库运维、

本文探讨了如何通过“Agent Skills”让大语言模型（LLM）从简单的聊天机器人进化为专业智能体。文章指出，传统通用对话模式存在“博而不精”的问题，而Agent Skills为AI提供了标准化的“入职指南”，使其能捕获流程知识、灵活添加功能模块。Agent Skills具备可组合性、可移植性和执行力三大特点，通过渐进式披露机制和标准化的目录结构，有效突破上下文限制，实现模块化、按需、确定性的

本文探讨了如何通过“Agent Skills”让大语言模型（LLM）从简单的聊天机器人进化为专业智能体。文章指出，传统通用对话模式存在“博而不精”的问题，而Agent Skills为AI提供了标准化的“入职指南”，使其能捕获流程知识、灵活添加功能模块。Agent Skills具备可组合性、可移植性和执行力三大特点，通过渐进式披露机制和标准化的目录结构，有效突破上下文限制，实现模块化、按需、确定性的

本文详细解析了AI Agent与传统聊天机器人的本质区别，介绍了构建AI Agent的七大层级：编程与提示工程、基础架构、LLM调用与工具集成、RAG与高级推理、多Agent系统与状态管理、用户界面与生产部署、监控评估与安全治理。同时展望了2025年AI Agent四大趋势：本地化部署、多模态能力、专业化发展和安全性提升。文章为开发者提供了系统学习路径，帮助从零掌握AI Agent核心技术。

本文详细解析了AI Agent与传统聊天机器人的本质区别，介绍了构建AI Agent的七大层级：编程与提示工程、基础架构、LLM调用与工具集成、RAG与高级推理、多Agent系统与状态管理、用户界面与生产部署、监控评估与安全治理。同时展望了2025年AI Agent四大趋势：本地化部署、多模态能力、专业化发展和安全性提升。文章为开发者提供了系统学习路径，帮助从零掌握AI Agent核心技术。

本文解析RAG知识库构建的知识选择标准。首先，文档片段需相对独立，包含清晰可靠信息，避免逻辑断裂；其次，知识表述必须显性清晰，避免暗喻和跳跃性内容。产品文档、规格、行业标准等事实型知识适合构建，而重在理解的文章和经验记录则不适合。正确选择知识类型是构建高质量RAG知识库的关键，直接影响AI问答系统的准确性和可靠性。