本文详细解析了Transformer架构的核心原理，包括自注意力机制、多头注意力机制、位置编码、Encoder和Decoder组成等内容。Transformer作为大模型的基础架构，通过自注意力机制实现并行处理和长距离依赖捕捉，多头注意力机制让模型从多角度理解上下文，位置编码保留了序列信息。Encoder负责输入序列编码，Decoder结合编码信息和已生成内容预测输出，Mask机制确保预测只依赖历

本文详细解析了Transformer架构的核心原理，包括自注意力机制、多头注意力机制、位置编码、Encoder和Decoder组成等内容。Transformer作为大模型的基础架构，通过自注意力机制实现并行处理和长距离依赖捕捉，多头注意力机制让模型从多角度理解上下文，位置编码保留了序列信息。Encoder负责输入序列编码，Decoder结合编码信息和已生成内容预测输出，Mask机制确保预测只依赖历

多Agent系统是AI从"单兵作战"迈向"群体智慧"的关键架构，通过多个智能体分工协作解决复杂问题。主流框架包括AutoGen、CrewAI和LangGraph，通信依赖MCP和A2A等标准化协议。系统调度策略多样，需考虑并行、依赖和资源平衡，同时需建立重试、熔断等机制保障可靠性。随着标准化成熟，多Agent系统将推动AI真正融入生产体系，形成能协同思考、自动执行的"数字员工团队"。

多Agent系统是AI从"单兵作战"迈向"群体智慧"的关键架构，通过多个智能体分工协作解决复杂问题。主流框架包括AutoGen、CrewAI和LangGraph，通信依赖MCP和A2A等标准化协议。系统调度策略多样，需考虑并行、依赖和资源平衡，同时需建立重试、熔断等机制保障可靠性。随着标准化成熟，多Agent系统将推动AI真正融入生产体系，形成能协同思考、自动执行的"数字员工团队"。

上下文工程是构建动态系统，以正确格式提供合适信息和工具，使LLM能合理完成任务。随着应用复杂度增加，提供完整结构化上下文比巧妙提示更重要。上下文工程是一个整合多源信息的动态系统，需提供准确信息、合适工具和正确格式。它超越了传统提示工程，成为AI工程师必备的核心技能，包括工具使用、记忆管理、检索等要素，直接影响大模型应用的效能。

上下文工程是构建动态系统，以正确格式提供合适信息和工具，使LLM能合理完成任务。随着应用复杂度增加，提供完整结构化上下文比巧妙提示更重要。上下文工程是一个整合多源信息的动态系统，需提供准确信息、合适工具和正确格式。它超越了传统提示工程，成为AI工程师必备的核心技能，包括工具使用、记忆管理、检索等要素，直接影响大模型应用的效能。

本文以通俗易懂的方式解析大模型核心原理，从Token处理、RAG技术到稠密与稀疏模型架构，全面介绍大模型的"思考"方式。详解预训练与后训练过程，包括监督微调和强化学习如何塑造模型能力，以及蒸馏量化技术如何让大模型落地应用。帮助读者理解AI本质，消除技术焦虑，成为AI时代的明白人。

本文以通俗易懂的方式解析大模型核心原理，从Token处理、RAG技术到稠密与稀疏模型架构，全面介绍大模型的"思考"方式。详解预训练与后训练过程，包括监督微调和强化学习如何塑造模型能力，以及蒸馏量化技术如何让大模型落地应用。帮助读者理解AI本质，消除技术焦虑，成为AI时代的明白人。

本文探讨了RAG在处理复杂任务时的局限性，提出让大模型Agent自主使用文件系统进行上下文管理。文件系统作为卸载机制，让Agent按需加载和持久化数据，既解决了长上下文的Token消耗问题，又保持了数据的完整逻辑结构。相比向量检索，文件系统提供确定性数据访问，更适合代码处理等场景。为Agent提供持久化工作区，可使其分步骤处理复杂任务，大幅提升效率。

本文探讨了RAG在处理复杂任务时的局限性，提出让大模型Agent自主使用文件系统进行上下文管理。文件系统作为卸载机制，让Agent按需加载和持久化数据，既解决了长上下文的Token消耗问题，又保持了数据的完整逻辑结构。相比向量检索，文件系统提供确定性数据访问，更适合代码处理等场景。为Agent提供持久化工作区，可使其分步骤处理复杂任务，大幅提升效率。