30+程序员2个月成功转行大模型领域经验分享 一位32岁北漂程序员分享了自己从传统开发转行大模型应用工程师的经历。面对十年程序员的职业倦怠和生活失衡，他通过系统学习大模型知识，仅用2个月就获得月薪2w+的offer。文章详细介绍了大模型行业的机遇与挑战，包括算法工程师与应用工程师的区别，并提供了完整的学习路径：从数学基础到机器学习理论，再到TensorFlow/PyTorch等工具实践。作者特别强

AI Agent：让大模型从"思考者"变"行动者" AI Agent通过为大模型配备工具集，使其具备与外界交互的能力，实现任务自动化。核心运行模式包括： ReAct模式（思考-行动-观察-再思考循环） Plan-and-Execute模式（先规划后执行，动态调整） 典型应用场景： 编程类Agent：自动完成代码编写、测试和部署 研究类Agent：自主搜集信息

编程Agent操作系统化：从DOS时代迈向现代架构 本文以操作系统演化视角分析AI Agent的技术发展路径，提出构建"Agent OS"的五大核心子系统： 内存管理（Context Engineering）：类比虚拟内存机制，需解决上下文窗口资源分配与缓存优化问题 数据库：承担长期记忆存储、状态持久化等多元角色，PostgreSQL成为最适配方案 进程管理：实现任务调度与资源

摘要： Extended Thinking是一种创新架构，将无状态的LLM转变为有状态的长生命周期Actor模型，通过服务端缓存推理状态解决客户端断连问题。其核心在于"隐形Token税"和双缓冲机制，实现Client-Side与Server-Side计算成本的灵活转移，同时保证推理链路的原子性。该架构通过状态机管理、Token消费模型重构和缓冲区优化，平衡了容错性、延迟与成本，

摘要：Clawdbot是一款创新的开源AI助手，通过本地Markdown文件实现持久化记忆存储，解决了云端AI"金鱼记忆"问题。其核心创新包括：双层记忆架构（流水账日志+知识库）、混合检索策略（70%向量搜索+30%BM25关键字）、智能记忆维护机制（压缩/修剪/缓存管理）以及多智能体隔离功能。用户完全掌控数据隐私，无需依赖云端即可打造"越用越懂你"的本地A

本文系统介绍AI大模型应用开发核心技术，包括Messages对话记忆机制、RAG检索增强生成、Tools工具调用、ReAct推理行动框架、Agent自主任务执行等关键技术。通过实际案例解析大模型交互原理、知识库构建和微调方法，揭示大模型通过上下文传递实现"记忆"、借助外部工具扩展能力等核心机制。文章提供从基础概念到企业级应用的全流程指南，帮助开发者掌握提示词工程、知识检索优化等

本文系统探讨具身智能的基础与前沿进展，聚焦大语言模型/多模态大模型与世界模型对具身智能的赋能作用。LLMs/MLLMs通过语义推理和任务分解强化具身认知，WMs通过构建外部世界的内部表征和未来预测支撑物理合规交互。二者融合形成的MLLM-WM联合架构成为突破复杂物理世界任务的关键方向，已在服务机器人、救援无人机等领域展现应用价值，未来将向自主具身AI、群体智能等方向发展。

本文系统探讨具身智能的基础与前沿进展，聚焦大语言模型/多模态大模型与世界模型对具身智能的赋能作用。LLMs/MLLMs通过语义推理和任务分解强化具身认知，WMs通过构建外部世界的内部表征和未来预测支撑物理合规交互。二者融合形成的MLLM-WM联合架构成为突破复杂物理世界任务的关键方向，已在服务机器人、救援无人机等领域展现应用价值，未来将向自主具身AI、群体智能等方向发展。

本文系统探讨具身智能的基础与前沿进展，聚焦大语言模型/多模态大模型与世界模型对具身智能的赋能作用。LLMs/MLLMs通过语义推理和任务分解强化具身认知，WMs通过构建外部世界的内部表征和未来预测支撑物理合规交互。二者融合形成的MLLM-WM联合架构成为突破复杂物理世界任务的关键方向，已在服务机器人、救援无人机等领域展现应用价值，未来将向自主具身AI、群体智能等方向发展。

我国政务领域人工智能大模型应用加速推进，《政务领域人工智能大模型部署应用指引》作为首个专项政策文件出台，从技术创新、场景驱动、运维模式和治理机制四方面规范引导应用。目前大模型已在政务服务、城市治理等场景广泛应用，有效提升服务效率。未来将坚持统筹部署、示范引领和安全底线，推动"人工智能+政务"高质量发展。文章指出，大模型技术正重塑政府治理模式，2024年我国AI产业规模超9000