DeepSieve是专为处理异构知识源的RAG框架，解决了传统RAG无法处理多跳推理和异构信息两大痛点。该框架将LLM提升为工作流"总指挥官"，通过分解、路由、执行与反思、融合四个步骤，实现智能规划与精准检索。实验证明，DeepSieve在多跳问答基准测试中精度和效率均超越现有方法，为复杂AI应用提供了坚实架构支撑。

AI产品经理正处于史上最大转岗红利期，岗位需求暴涨2.4倍，年薪30-50万。这一职业爆发是技术成熟、政策推动和人才短缺三重因素共振的结果。AI产品经理分为四大方向，需掌握场景翻译力、技术认知力等六项核心能力。当前18个月是最佳入局窗口，之后"零经验转岗"将更难。文章提供了从零到精通的大模型学习资料，帮助小白抓住AI时代机遇。

文章系统介绍了大模型算力相关的核心概念，包括GPU/TPU等硬件基础、FLOPS等性能指标、数据并行/模型并行等训练技术、混合精度/量化等优化方法，以及KV缓存/连续批处理等推理部署知识。通过通俗易懂的语言和结构化分类，帮助初学者理解大模型背后的算力原理，为深入学习和实践打下基础。

文章介绍了人工智能、机器学习和深度学习的基本概念与联系。人工智能是模拟人类智能的广义概念；机器学习是AI的数据驱动实现路径；深度学习则是机器学习的子集，使用多层神经网络处理复杂数据。文章还讨论了学习大模型的重要性及其在各行业的应用前景和职业发展机会。

文章详细介绍了MCP（Model Context Protocol）代理技术，解释了其核心组件和三层架构（模型上下文层、协议层、运行时层），展示了如何让大模型从"对话专家"进化为能实际完成任务的智能助手。文章提供了多种构建MCP代理的框架和SDK，并通过OpenAI SDK的实例演示，从环境准备到代码实现，带领读者从零开始构建自己的MCP Agent，并提供了实际应用案例。

文章探讨了LLM处理长对话时的上下文限制问题，指出传统摘要方法存在"用长上下文解决长上下文问题"的致命悖论。作者提出"滚动摘要"架构，通过分离历史总结与最新消息，避免LLM处理超长上下文，从根本上解决超时卡顿问题。这一技术使Agent具备无限对话能力，大幅降低Token消耗，是构建生产级对话Agent的标准实践。

本文系统介绍了AI Agent的概念、特征、核心组成及工作流程。AI Agent是能感知环境、自主决策并行动的智能系统，具有自主性、适应性、交互性、目标性和多模态五大特征。其核心组成包括大语言模型(认知核心)、记忆(经验仓库)、规划(指挥中心)和工具(外部接口)。文章强调AI Agent是大模型落地的重要方向，并提供了学习资源。

文章详细比较了大模型微调与RAG技术的优缺点、适用场景及决策因素。微调能深度定制模型但成本高、更新困难；RAG结合外部知识库实时更新但依赖知识库质量。选择应基于知识更新频率、数据量、精度要求及预算。建议资源有限时从RAG开始快速验证，资源充足时考虑微调或组合方案，强调"快速验证、小步迭代"的实战策略。

文章介绍了AI大模型学习的完整路径，从破除"AI需要复杂编程"的认知误区开始，展示了AI在各领域的实际应用，推荐了提高工作效率的AI工具，并提供了从入门到进阶的学习路线和实战案例。文章强调AI是职场助力而非威胁，学习AI工具可显著提高工作效率和薪资，为读者提供了系统性的学习资料和资源，帮助普通人抓住AI大模型发展机遇。

大模型智能体需具备感知、规划、记忆和工具使用四大核心能力才能突破传统局限。文章详细解析了工具学习（如ToolLLaMA与TL-Training方法）、推理规划（思维链提示与由少至多提示）以及AgentTuning等关键技术，帮助模型实现与外部世界互动。这些技术使大模型不仅能聊天写文章，还能解决实际问题，为程序员和AI学习者提供了系统学习路径和实用资源，是掌握AI时代核心技能的必读指南。