本文以通俗易懂的方式，系统地介绍了人工智能（AI）的概念、原理、类型及其应用。文章从AI的基本定义出发，阐述了传统程序与AI的核心区别，并详细解释了机器学习、深度学习和大模型（生成式AI）的关系和特点。此外，还梳理了AI的四大核心能力，即自然语言处理、计算机视觉、语音智能和决策与生成。文章强调AI并非取代人类，而是辅助人类提高效率，并展望了AI未来的发展趋势，鼓励读者拥抱AI，掌握AI技能，以适应

使用 LangChain 封装的模型实例通过 get_model_instance_by_model_user_id、embed_query、invoke 以及 stream 等方法，实现 LLM 整体调用，无缝对接大语言模型推理服务。构造上下文和消息列表利用 HumanMessage、SystemMessage 等消息类型将系统提示、历史对话、用户输入等进行整合，作为调用 LLM 的输入。调用向

人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！

文章主要介绍了AI Agent的核心概念和工程实践，帮助初学者理解Agent的基本原理和常用模式。内容涵盖了Agent的定义、执行模型、状态管理、常见模式、配置方法、能力扩展、编排技巧、安全防护和可观测性等方面。文章强调学习Agent的核心思想比追新工具更重要，并提供了实用的建议和工具推荐，帮助读者从基础开始，逐步掌握Agent工程的关键技术。

本文针对Java后端开发者转行AI Agent的焦虑，提出Java后端拥有诸多优势。文章强调，虽然AI领域Python更常见，但Java后端在系统架构、权限、事务、幂等、异常处理等方面的经验，对于构建企业级AI Agent至关重要。Java后端转AI Agent，并非要从零开始，而是将原有的工程能力与AI技术结合，形成独特的竞争力。文章建议通过学习Python、FastAPI、LangChain、

SFT监督微调时监督微调时，学习率通常会设置得很小常见误区：1.监督微调需要大量的训练时间和数据 2.监督微调将复制源模型的所有参数至目标模型 3.监督微调只需要几十条监督数据即可监督微调常见任务：1.用中文预训练BERT模型完成中文实体识别任务 2.训练语言模型GPT3 3.UIE模型在垂直领域的数据集上微调常见误区：在ImageNet上的预训练的模型再来训练目标检测任务 （则不是）目前，主流的

如果你准备把这个项目放进简历，不要只展示：“输入问题 → AI回答。”面试官很容易问一句：“这和普通ChatGPT有什么区别？”你就很难回答。真正值得展示的是：用户问题→Agent判断意图→RAG检索知识库→决定是否调用Tool→调用订单/物流/售后系统→整合结果→生成最终回复→异常检测→必要时人工接管这才是完整的业务闭环。再往上加：日志、监控、权限、缓存、评测、成本控制，项目的工程价值就出来了。

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最小推荐内存基于相应精度计算，包含工作内存和系统预留 **最小推荐内存(FP32)基于全量参数计算，包含工作内存和系统预留。

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