本文详解了从Transformer架构到大型语言模型(LLM)的技术演进，包括自注意力机制如何解决长距离依赖问题，规模定律如何推动千亿级参数模型发展，以及预训练、微调和对齐三大训练阶段。同时介绍了KV缓存、量化和批处理等推理加速技术，为开发者提供清晰的技术路线图，助力更好地理解和应用大模型技术。

本文全面解析了大模型Agent的概念、组成与工作流程。Agent作为能自主决策的软件系统，由LLM推理规划、工具模块和记忆模块构成，通过感知、推理、决策、执行和反馈完成复杂任务。文章详细探讨了各部分面临的技术痛点，如推理能力不足、工具使用效率低等，并介绍了医疗、教育等领域的应用场景及未来发展，包括模型能力进化、多模态融合和协作生态形成等方向。

本文全面解析了大模型Agent的概念、组成与工作流程。Agent作为能自主决策的软件系统，由LLM推理规划、工具模块和记忆模块构成，通过感知、推理、决策、执行和反馈完成复杂任务。文章详细探讨了各部分面临的技术痛点，如推理能力不足、工具使用效率低等，并介绍了医疗、教育等领域的应用场景及未来发展，包括模型能力进化、多模态融合和协作生态形成等方向。

这不是个例。智联招聘数据显示，2025年1-10月，人工智能行业新发岗位量同比增长了惊人的543%，单月峰值增幅甚至超过11倍。市场对AI人才的渴求已陷入“疯狂”。但与此同时，一个颠覆性的趋势正在出现：AI人才的定义正在被拓宽，技术背景不再是唯一通行证。

这不是个例。智联招聘数据显示，2025年1-10月，人工智能行业新发岗位量同比增长了惊人的543%，单月峰值增幅甚至超过11倍。市场对AI人才的渴求已陷入“疯狂”。但与此同时，一个颠覆性的趋势正在出现：AI人才的定义正在被拓宽，技术背景不再是唯一通行证。

文章介绍了构建智能交互系统的关键要点：需求分析需考虑环境特征、用户状态和任务目标；技术选型应平衡成本与效果，避免盲目追求大模型；交互设计要消除歧义，关注情感交互；建立数据闭环实现持续优化；效果评估需建立三维指标体系；AI产品经理需平衡技术理解、用户洞察和业务转化能力。最终目标是让复杂技术"隐形"，消除人与数字世界的摩擦。

文章介绍了构建智能交互系统的关键要点：需求分析需考虑环境特征、用户状态和任务目标；技术选型应平衡成本与效果，避免盲目追求大模型；交互设计要消除歧义，关注情感交互；建立数据闭环实现持续优化；效果评估需建立三维指标体系；AI产品经理需平衡技术理解、用户洞察和业务转化能力。最终目标是让复杂技术"隐形"，消除人与数字世界的摩擦。

2025年是AI Agent落地的"大考之年"。文章解析了企业AI Agent落地的四种典型形态：技术编排流（灵活需自建）、模型生态流（通用但业务浅）、独立极客流（快速但风险高）和业务底座流（原生集成）。企业需根据研发能力、业务需求和IT现状选择合适路径。AI转型应从小切口入手，静水深流，将智能融入业务流程，成为组织肌体的一部分，而非简单叠加。

2025年是AI Agent落地的"大考之年"。文章解析了企业AI Agent落地的四种典型形态：技术编排流（灵活需自建）、模型生态流（通用但业务浅）、独立极客流（快速但风险高）和业务底座流（原生集成）。企业需根据研发能力、业务需求和IT现状选择合适路径。AI转型应从小切口入手，静水深流，将智能融入业务流程，成为组织肌体的一部分，而非简单叠加。

本文详细介绍了如何使用LangGraph框架构建ReAct智能体，分为硬编码和基于大语言模型两种实现方式。ReAct框架通过"推理+行动"的循环流程，使智能体能思考并解决问题。LangGraph允许将智能体行为定义为"图"结构，支持复杂流程设计。文章通过实际代码示例展示了简单和基于LLM的ReAct智能体构建过程，后者通过提示词引导LLM动态决策，实现更灵活的智能体行为，实现了"工作流结构"与"驱