前几天和做 HR 的朋友闲聊，她提到现在企业招聘 AI 产品经理时，薪资预算比普通产品岗直接高出一倍，甚至有些急缺的公司还会开出签字费。这让我猛然意识到，短短一两年时间，AI 产品经理已经从曾经的 “锦上添花” 岗位，变成了企业数字化转型中的 “刚需角色”。

人工智能作为引领新一轮科技产业革命的战略性技术和新质生产力重要驱动力，正在引发经济、社会、文化等领域的变革和重塑，2023年以来，以ChatGPT、GPT-4 为代表的大模型技术的出台，因其强大的内容生成及多轮对话能力，引发全球新一轮人工智能创新热潮，随着大模型技术演进、产品迭代日新月异，成为科技产业发展强劲动能。本报告总结梳理大语言模型技术能力进展和应用情况，并对未来发展方向予以展望，以期为产业

文章全面介绍了LangChain框架中Agent（智能体）的开发指南，涵盖核心概念、组件和高级功能。内容包括标准化模型接口、LangGraph构建、LangSmith调试工具，以及智能体的快速构建方法。详细讲解了工具调用、消息管理、流式处理、结构化输出、中间件机制等关键技术，还涉及多智能体系统、测试、部署等实践内容，为开发者提供构建基于大语言模型应用的全流程技术参考。

智谱AI发布GLM-4.7-Flash模型，定位30B参数级别最强轻量模型。该模型继承了GLM-4.7的核心能力，在编程、推理和创作方面表现优异，特别适合本地部署。主要亮点包括：免费API支持（1并发）、多框架部署支持(vLLM/SGLang等)、与主流编程Agent深度集成。相比百亿参数大模型，30B级别的GLM-4.7-Flash在消费级硬件上即可运行，为开发者提供了高性能与低成本兼顾的新选择

智谱AI发布GLM-4.7-Flash模型，定位30B参数级别最强轻量模型。该模型继承了GLM-4.7的核心能力，在编程、推理和创作方面表现优异，特别适合本地部署。主要亮点包括：免费API支持（1并发）、多框架部署支持(vLLM/SGLang等)、与主流编程Agent深度集成。相比百亿参数大模型，30B级别的GLM-4.7-Flash在消费级硬件上即可运行，为开发者提供了高性能与低成本兼顾的新选择

文章详解了多智能体系统的四种架构模式：子智能体、技能、切换和路由，分析其工作原理、适用场景和性能特征。面对上下文管理和分布式开发约束时，多智能体架构比单个智能体更有效，特别是在处理复杂任务时。文章提供了架构选择决策框架和性能比较，建议开发者从简单智能体入手，仅在遇到瓶颈时才考虑多智能体升级方案。

本文系统介绍了AI大模型技术演进：从单/多模态AIGC基础能力，到解决实时性和工具调用问题的RAG与Function Calling技术，再到具备规划执行能力的Agent智能体，最后探讨MCP协议如何作为统一标准解决工具集成难题。文章以通俗易懂的方式解释了各技术间的关系及发展脉络，帮助读者建立完整的AI知识框架。

本文分享了作者参加的大模型应用开发岗位面试经验，覆盖阿里、腾讯等25家大厂。面试内容主要围绕LLM基础、RAG、微调、Agent等技术点，八股文较少。作者强调掌握微调原理和动手实践的重要性，分享了面试技巧、offer谈判策略及常见面试题解析。建议做好技术准备、项目复盘和清晰表达，关注落地效果评估。

本文详细阐述了构建具备自主规划、执行与反思能力的多智能体开发平台，涵盖记忆系统(RAG+知识图谱+多模态)、工作流编排(n8n/LangGraph)、多智能体协作等核心技术。提供从架构设计到工程化落地的完整指南，包括安全沙箱、可观测性及部署路径，强调认知引擎、知识基础设施、工作流编排三大支柱，帮助开发者构建可靠、可进化的AI系统。

想一下，一个刚学数学的小学生（小模型SLM），虽然做题快，但遇到复杂问题就容易卡壳。而博士生导师（大模型LLM）知识渊博，但计算成本高。