本文分享了构建AI Agent的实战经验，涵盖SDK选型、缓存管理、强化机制、失败处理等关键环节。建议优先使用原生SDK获得完全控制权，采用显式缓存管理成本，通过强化机制维持任务连贯性，利用隔离策略处理失败信息，并建立类文件系统实现数据共享。模型选择应基于场景而非仅看成本，当前测试评估仍是最大痛点。文章强调Agent开发需根据具体任务灵活调整，无万能方案。

本文精选了4款实用的GitHub开源项目：Requestly(API客户端和HTTP拦截工具)、Kitty(GPU加速的终端模拟器)、Czkawka(系统清理工具)和Youtu-Agent(自主Agent构建框架)。这些工具能提升开发效率，优化工作流程，是开发者不可多得的学习资源，适合各层次开发者使用。

LUFFY 所开创的“边学边练”范式，为大模型推理能力的训练提供了一条兼顾效率与效果的新路径。通过桥接“模仿学习”和“强化学习”这两种思路，LUFFY 证明了离策略指导在提升模型高阶推理能力上的巨大潜力：模型可以突破自身的先天局限，吸收更强者的经验而又不失自我进化的空间。这一方法具有相当的通用性：未来，随着更强大的推理模型出现，我们完全可以将其作为“教师”融入 LUFFY 框架，不断提高“学生”模

在我国人工智能人才缺口高达500万人而人工智能专业在校生仅约4万人的今天，35岁不再是职场的分水岭，而是借助AI实现价值跃升的新起点。年龄从来不是障碍，固化思维才是。

AI Agent是能够感知环境、自主决策并执行动作的智能实体，代表了AI从"被动回答"到"主动行动"的进化。它由大模型、记忆、规划和工具使用等核心组件构成，具备自主性、反应性、目标导向和学习能力。AI Agent在个人助理、企业应用、创意内容、研发科研、教育学习等领域有广泛应用，是未来AI发展的重要方向，将实现更深入的人机协作和智能化服务。

本文系统介绍了大语言模型的完整学习框架，包括基本认知、构建流程（预训练、指令微调、强化学习、推理优化、部署应用）及其他关键技术（多模态、Agent等）。内容涵盖从理论到实践，适合初学者系统学习大模型知识，是后续深入学习的必备指南。

文章详细介绍了多智能体架构在AI系统中的重要性，解释了为何要从单智能体转向多智能体架构，并深入探讨了五种主要的多智能体架构类型：网络型、监督型、工具化监督型、层级型和自定义型。每种架构都有其特定优势和适用场景，开发者应根据需求选择合适的架构。文章强调了架构与需求匹配、从简入手、设计通信机制、规划扩展性和持续优化的核心要点，帮助开发者构建更高效、更可扩展的AI系统。

铁四院推进AI产业高质量发展，打造国产化算力底座，建立高质量数据资源库，开发十大AI应用场景覆盖全生命周期。这些创新应用提升了勘察设计、施工建造和运维管理的智能化水平，为行业数字化转型提供了实践经验。技术成果包括铁路知识大模型、智能设计生成、图纸审查、设备监测等，部分达到国际领先水平。该实践推动了行业从经验驱动向数据智能驱动的转变。

在大模型发展历程中，有两个比较重要点：第一，Transformer 架构。它是模型的底座，但 Transformer 不等于大模型，但大模型的架构可以基于 Transformer；第二，GPT。严格意义上讲，GPT 可能不算是一个模型，更像是一种预训练范式，它本身模型架构是基于 Transformer，但 GPT 引入了“预测下一个词”的任务，即不断通过前文内容预测下一个词。之后，在大量的数据上进

RAG系统的Chunk切分是影响检索效果的关键环节。简单按固定字数切分会打断语义，导致检索失败。优质切分应保证语义完整，避免表格/图片被拆、段落截断、层级丢失等问题。通过智能切分策略，保持表格整体性、段落连续性，结合Token动态控制，可显著提升RAG系统召回准确率和上下文连贯性。本文提供了从简单到高级的代码实现，适合项目落地和面试展示。