随着大模型技术不断发展，软件研发方式正在发生深刻变化。对银行科技体系而言，AI 赋能研发的关键在于能否在规范、流程和治理框架内稳定且高效地运行。民生银行将深化阿里云联合创新，围绕规格驱动开发开展探索与实践，通过构建 AI 流程化研发闭环、引入约束与控制，使 AI 能力逐步融入企业私域研发流程。未来，随着规格驱动开发体系不断完善和能力组件持续沉淀，人工智能、研发智能体将在银行科技研发中发挥更加重要的

今年年初我开始接触AI Agent，第一个感觉就是：大模型本身像一个知识渊博的专家，但它只会动嘴，不会动手。而Agent不一样，它不仅能说，还能调用工具、查阅资料、执行操作，像一个真正的助理。举个例子：你问大模型“明天北京飞上海的机票多少钱”，它只能告诉你“请去携程查询”。但如果你问一个Agent，它会自己去查航班信息、比价、甚至帮你下单。这篇文章就是我学习Agent开发过程中的笔记和总结，从最基

很多人拿到大模型的第一反应是——直接问。问完发现回答很水，于是得出结论：“这AI也不过如此。但问题往往不在模型，而在提问方式。同样的模型，用不同的提示词（Prompt），输出的质量可以天差地别。一个好的提示词能让模型输出专家级的内容，一个差的提示词只能得到泛泛而谈的废话。这篇文章是我过去一年使用各种大模型（ChatGPT、DeepSeek、Claude、Kimi等）总结出来的提示词方法论。不讲虚的

据报道，Meta正在复刻OpenRouter，开发模型路由工具Switchboard，其核心正是通过评估任务难度，将简单请求分流至廉价小模型。DSPy将LLM调用从“命令式文本指令”提升为“声明式计算图”，只需定义输入输出的签名和评估指标，编译器会自动搜索最优的Prompt或微调策略，且结果可跨模型迁移。发布不久后，特斯拉CEO马斯克在社交平台评论称：“令人印象深刻（Impressive）”，并随

AI正从“模型定义数据”转向“数据定义模型”，下一阶段竞争核心是谁能让数据反过来定义模型架构与能力边界。

从“拼规模”到“拼效率”。推理层面，DSpark让大模型生成速度提升85%，JetSpec实现近10倍解码加速——推理效率正在成为Agent落地的决定性变量。架构层面，稀疏注意力正在动摇Transformer的根基，MoE的“按需激活”终于从设计理念走向工程现实——不再盲目堆参数，而是让每一份算力都用在刀刃上。压缩层面，1-bit量化让27B模型跑进iPhone，295B模型单卡可跑——大模型正在

从“拼规模”到“拼效率”。推理层面，E-GRM让模型学会“该快则快、该深则深”，DSpark让生成速度提升85%，超节点让万亿模型真正跑进产业——推理效率正在成为Agent落地的决定性变量。架构层面，HiLS-Attention在数学上把稀疏注意力“做对”，MSA将长文本成本砍至1/20，PreMoE让MoE按需激活从理念走向现实——不再盲目堆参数，而是让每一份算力都用在刀刃上。

2026年的大模型技术图景，核心关键词是“系统”。智能体系统工程化正在揭示一个残酷的事实：多智能体系统的瓶颈不在单个Agent的能力，而在Orchestrator的调度稳定性。GraphPlanner将路由从“选模型”升级为“生成工作流”，Ling-3.0-flash从模型架构层面为Agent场景进行原生优化——系统能力正在取代模型能力成为新的竞争焦点。评估体系重构正在动摇行业的基础设施：近半基准

2026年的大模型技术图景，核心关键词是“工程化”与“系统化”。智能体系统正在定义新的基础设施范式——从以GPU为中心走向多元算力系统协同，从单次推理走向持续运行的分布式智能体集群。浪潮信息单柜4万Agent的实践表明，规模化的Agent协同正在成为下一阶段的核心挑战。国产算力正在从单点追赶走向系统创新——曙光8000的10万卡全国产超集群、昇腾950的1024卡超节点、摩尔线程的256卡全互联，

CRAFT 框架为解决具身智能中长期被忽视的“视觉与力觉模态不平衡”问题，提供了一个极其优雅且高效的解法。最重要的是，其即插即用的特性有望快速赋能开源社区中的海量 VLA 模型，为工业精密装配及家庭柔性服务机器人解锁更广阔的落地场景。