*数据处理阶段：**对原始数据进行清洗和处理，然后将处理后的数据转化为检索模型可以使用的格式，最后存储在对应的数据库中。**检索阶段：**将用户的问题输入到检索系统中，从数据库中检索相关信息。**增强阶段：**对检索到的信息进行处理和增强，以便生成模型可以更好地理解和使用。**生成阶段：**将增强后的信息输入到生成模型中，生成模型根据这些信息生成答案。

token是指文本中的一个词或者子词，给定一句文本，送入语言模型前首先要做的是对原始文本进行tokenize，也就是把一个文本序列拆分为离散的token序洌其中，tokenize是在无标签的语料上训练得到的一个token数量固定且唯一的分词器，这里的token数量就是大家常说的词表英文中的 Token在英文中，Token 通常是单词、子词或标点符号。一个单词可能对应一个 Token，也可能被拆分为

本文对比分析了大模型三大推理框架CoT、ReAct和ToT的核心特点与应用场景。CoT采用线性推理，实现简单但缺乏纠错能力；ReAct结合推理与行动，是AI Agent落地的核心框架；ToT通过多分支探索解决复杂问题，但计算成本高。三者各具优势：CoT适合简单推理任务，ReAct适用于工具交互场景，ToT则针对高难度问题。当前ReAct+CoT组合可满足90%工业需求，而ToT是未来研究方向。文章

文章指出B端智能体落地应避免追求"全能型"单智能体，而应采用多智能体微服务架构。单智能体面临复杂性失控、专业度稀释和维护困难三大问题，而多智能体系统通过分工协作的"数字员工团队"设计，配合中央调度器和通信协议，能有效分解复杂度、实现专业化深耕和资产化沉淀。这种架构不仅提升系统可控性和可维护性，还能将行业规则固化，使智能体从演示工具真正转化为生产力系统，最终实

30岁前端开发者的AI转型之路：一位从业7年的前端开发者面对AI冲击的职业焦虑，决心转型为"全栈+AI独立开发者"。文章详细规划了三阶段学习路线：首先突破前端舒适区学习Next.js+Supabase，然后掌握Python+FastAPI拥抱AI技术，最后通过DevOps和运营实现产品变现。作者坦言30岁重新学习新技术的压力，但视此为职业生涯的最后机会，希望通过转型开辟职业新道

对于想入门大模型、深耕AI研发赛道的程序员小白、应届毕业生来说，这绝对是2026年不可错过的优质入门机会！小米26届校招大模型相关核心岗位持续热招中，无需丰富职场经验，不用怕自己是新手，只要你热爱技术、愿意沉下心深耕大模型领域，就能顺利搭上大模型行业的发展快车，解锁小米顶级研发资源，快速实现从新手到技术从业者的跨越～🔥。

对于确定性任务（如退款审核、报告生成、客服标准问答），无需让 LLM 做复杂规划，直接通过 **「预定义流程 + 条件分支」** 编排，让 Agent 按流程执行，核心追求「执行效率高、结果一致性强」：核心设计将任务拆分为固定的原子步骤，为每个步骤绑定「工具 / LLM 操作 + 条件分支」，如退款审核流程：查询订单状态 → 若为已支付未发货 → 触发退款 → 通知用户；若为已发货 → 拒绝退款

结合我近半年的实战经历，个人最大的感受是：LLM应用开发的面试题，整体没有太多复杂、高深的“刁难性”问题，不像传统开发面试那样，上来就追问分布式锁设计细节、MVCC原理这种偏难的八股文（当然也遇到过1-2次，属于少数情况）。一是大模型应用目前仍处于快速探索阶段，没有成熟且被全行业广泛接纳的标准方案，各家公司都在摸索适配自身业务的路径，面试官也在同步学习成长；二是很多公司今年才正式all in AI

OpenAI Agents SDK是OpenAI官方推出的轻量级Agent开发框架，旨在方便开发者构建多Agent协作的智能体系统。该SDK源于OpenAI内部实验项目Swarm，并在近期正式推出生产版本。OpenAI Agents SDK的特点是：简单易用、轻量级、专注在最小集功能，并支持转交（Handoffs）、护栏（Guardrails）等很有特点的功能。

对于深耕技术领域的程序员、刚入门的IT小白而言，AI（尤其是大模型）的快速渗透，早已不是“遥远的技术概念”，而是实实在在影响职业走向的核心变量。当下，AI正深度重塑全球就业市场，一个明显的“哑铃效应”已然形成：高技能岗位与低技能岗位持续增长，而处于中间地带的中等技能岗位则不断萎缩。其中，AI对初级技术岗位的冲击尤为明显，反观资深技术岗、核心研发岗，却因具备不可替代性而相对稳定。面对这场不可逆的技术