香港大学提出的LightReasoner技术挑战了"大模型一定比小模型强"的传统认知。该技术让小模型通过关键推理步骤的教学提升大模型推理能力，仅需关注约20%的关键步骤（通过KL散度识别），就能显著提升性能，同时减少90%训练时间和资源消耗。这种方法从"规模至上"转向"效率进化"，为AI发展提供了新范式，代码已开源。

香港大学提出的LightReasoner技术挑战了"大模型一定比小模型强"的传统认知。该技术让小模型通过关键推理步骤的教学提升大模型推理能力，仅需关注约20%的关键步骤（通过KL散度识别），就能显著提升性能，同时减少90%训练时间和资源消耗。这种方法从"规模至上"转向"效率进化"，为AI发展提供了新范式，代码已开源。

文章介绍了Agent架构从"浅层循环"到"深度代理"的演进过程。早期Agent基于"观察-思考-行动"的简单循环，虽然响应快速但缺乏深度战略规划，无法处理多子任务分解。新一代Agent引入深度架构，能自主探索数据，反思输出，并通过反馈循环实现自我优化，称为"Deep Agent"。这种架构跃迁使Agent具备了更强的任务处理能力和战略规划能力。

文章介绍了Agent架构从"浅层循环"到"深度代理"的演进过程。早期Agent基于"观察-思考-行动"的简单循环，虽然响应快速但缺乏深度战略规划，无法处理多子任务分解。新一代Agent引入深度架构，能自主探索数据，反思输出，并通过反馈循环实现自我优化，称为"Deep Agent"。这种架构跃迁使Agent具备了更强的任务处理能力和战略规划能力。

本文详细解析了10个AI大模型应用架构设计面试题，涵盖RAG系统评估与优化、资源受限环境下的模型微调、大规模多语言检索系统设计、特定领域模型评估、高并发系统延迟优化等关键领域。每个问题都提供了考察点和具体解决方案，旨在帮助求职者展示复杂问题解决能力，提升面试成功率。文章还介绍了为期7天的AI大模型架构技术分享周，为读者提供更多学习资源。

本文详细解析了10个AI大模型应用架构设计面试题，涵盖RAG系统评估与优化、资源受限环境下的模型微调、大规模多语言检索系统设计、特定领域模型评估、高并发系统延迟优化等关键领域。每个问题都提供了考察点和具体解决方案，旨在帮助求职者展示复杂问题解决能力，提升面试成功率。文章还介绍了为期7天的AI大模型架构技术分享周，为读者提供更多学习资源。

文章对比了Agent与Workflow的区别，分析了5款主流Agent框架的特点与适用场景。通过智能客服案例说明，当问题复杂多变、需跨系统查证、需对话协商决策时，Agent框架比纯Workflow更具优势。文章详细介绍了各框架的核心能力与应用，帮助开发者根据业务需求选择合适的技术路径，少走弯路快速实现大模型落地。

文章对比了Agent与Workflow的区别，分析了5款主流Agent框架的特点与适用场景。通过智能客服案例说明，当问题复杂多变、需跨系统查证、需对话协商决策时，Agent框架比纯Workflow更具优势。文章详细介绍了各框架的核心能力与应用，帮助开发者根据业务需求选择合适的技术路径，少走弯路快速实现大模型落地。

LangGraph是基于LangChain构建的库，用于创建有状态、多参与者的LLM应用程序。本文详细介绍了如何使用LangGraph构建智能聊天机器人，包括状态管理、意图分类、响应生成、条件逻辑和多智能体协调等核心功能。文章还涵盖了生产部署注意事项、错误处理、性能优化、集成模式、测试和质量保证，为开发者提供了从入门到生产环境的全面指南。

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