个人开发者：优先使用Ollama（零配置）或Transformers（灵活）。企业高并发场景：选择vLLM（吞吐量）或SGLang（结构化输出）。边缘计算/实时交互：LMDeploy的低延迟特性最佳。分布式需求：DeepSpeed和ModelScope支持多节点扩展。通过合理选择框架，开发者可最大化发挥大模型的性能潜力。建议结合业务需求参考官方文档调整参数，并监控GPU显存与吞吐量指标。

在AI技术飞速发展的今天，AI Agent已经成为了一个热门的研究和应用领域。无论是企业还是个人开发者，都希望能够借助AI Agent来提升工作效率、优化业务流程或创造全新的用户体验。然而，从零开始构建一个AI Agent并非易事，幸运的是，市面上有许多优秀的框架可以帮助我们快速入坑。今天，就让我们一起来看看2025年值得入坑的五大AI Agent框架吧！

文章详细介绍了大模型推理引擎与框架的区别，并对比了10款主流工具，按用户类型分类。LMStudio适合零基础用户，llama.cpp和MLC-LLM适合个人开发者，vLLM、TensorRT-LLM等企业级框架提供高性能部署能力。各工具支持不同硬件和优化技术，用户可根据需求选择合适方案。大模型经过漫长的训练，最终需要推理评估，走向实际应用。就像人一样，经过多年的学习，最终需要通过面试，走向社会工作

聪明人往往很“懒”，但这种“懒”其实是高效的体现。他们总能找到解决复杂问题的最佳路径，用最少的力气获得最大的成果。在RAG系统中，这种高效的实现往往是通过“分块”来实现的。你可以把它想象成把一本厚书分成几章——这样一来，阅读和理解就轻松多了。同样地，分块技术把大段复杂的文本拆分成更小、更容易处理的片段，让AI能更快、更准确地理解和处理信息。不过，在深入探讨分块之前，咱们得先聊聊它背后的“大框架”—

近年来，随着大型语言模型（LLMs）的兴起，自然语言处理技术取得了飞速发展。从GPT到Llama，这些前沿的语言模型在各个领域中展现出了令人惊叹的能力。然而，训练这些顶级模型的过程却充满了挑战。以Llama-3.1-405B为例，其训练过程中需要约3900万个GPU小时，相当于4500年单GPU计算时间。为了在几个月内完成这样的训练，工程师们采用了4D并行化的策略，跨越数据、张量、上下文和管道等多

12月26日那个晚上非常不平凡，一件大事注定要被AI界写进里程碑。一夜之间，全球开源界最强模型不再是Llama了，而是中国开源界的新星DeepSeek最新研发的前沿模型V3，甚至可以比肩世界顶尖的闭源模型。根据DeeSeek披露的基准测试分数，简单来讲，八个字：开源最强，闭源比肩。DeepSeek-V3在众多其他闭源模型中脱颖而出，表现优于Meta的旗舰产品——拥有4050亿个参数的Llama 3

的Deep Research功能推出后，开源社区出现了很多复现工作。比较有代表性的Hugging Face官方的Open DeepResearch，通过代码规划行动步骤，实现了思考(thought)和行动(action)交互的ReAct工作流。它同时支持后台接入系统一模型(如DeepSeek-V3)和系统二推理模型(如DeepSeek-R1)。将之前总结的表格作更新。要注意的是，表中第一列的Per

本篇主要总结目前三种scaling law：Pre-train、RL、Test Time相关的内容。现在关于scaling law是否“撞墙”的讨论越来越多，Chinchilla Scaling Law推断，“即使没有新数据，也并不意味着模型效果提不上去了，很简单，只要增加基座模型尺寸，效果仍然会提高，只是从付出的算力和获得的效果提升来说很不合算，性价比过低”这也是为什么大家由Pre-train

文章系统介绍了AI Agent项目实践中Prompt设计的核心价值，详细讲解六种提示词设计方法（角色扮演、结构化模板、分步思维等）和五大主流框架（CRISPE、CARE、TAG、思维链等），同时提供实用技巧如具体大于抽象、温度值调整等。强调掌握提示词设计能力是最大化AI价值的关键，需要不断练习总结，才能让AI真正成为提升工作效率的强大工具。“最近做了一些AI Agent的项目实践，其实其中最重要的

建议围绕各自领域构建属于自己的领域资产库包括，知识资产，工具资产以及知识图谱资产领域资产:领域资产包括了领域知识库，领域API，工具脚本，领域知识图谱。资产处理，整个资产数据链路涉及了领域资产加工，领域资产检索和领域资产评估。非结构化 -> 结构化：有条理地归类，正确地组织知识信息。提取更加丰富的语义信息。资产检索：希望是有层级，优先级的检索而并非单一的检索后置过滤很重要，最好能通过业务语义一些规