vLLM 是一个快速且易于使用的大语言模型推理和部署库，最初由加州大学伯克利分校的 Sky Computing Lab 开发，现已发展为一个由学术界和工业界共同贡献的社区驱动项目。核心优势：持续批处理：内存效率提升，吞吐量最高 23 倍提升量化支持：GPTQ、AWQ、INT4/8、FP8 等多种格式并行计算：张量/流水线/数据/专家并行，支持多 GPU 扩展生态兼容：HuggingFace 集成，

他们的路径很接地气，也适合大多数人。首先，别一上来就想着看深度学习,Transformer论文精读这种硬核的东西。就像学Java的时候，你不会先学JVM源码，而是搭个Spring Boot Hello World再说。大模型这边也一样，建议你先搞清楚这几个问题：大模型到底是干嘛的？ChatGPT、

目标：了解大模型的基本概念和背景。内容：人工智能演进与大模型兴起。大模型定义及通用人工智能定义。GPT模型的发展历程。目标：深入学习大模型的关键技术和工作原理。内容：算法的创新、计算能力的提升。数据的可用性与规模性、软件与工具的进步。生成式模型与大语言模型。Transformer架构解析。预训练、SFT、RLHF。目标：掌握大模型开发所需的编程基础和工具。内容：Python编程基础。Python常

OpenAI 的 Codex 团队不写代码了，写的是架构规则、linter 配置和 AGENTS.md。Stripe 的工程师不写代码了，写的是 Blueprint 编排和 CI 限速策略。Anthropic 的工程师不写代码了，写的是 evaluator 的打分标准和校准逻辑。写代码正在变成一件成本很低的事。设计那套让 Agent 持续、稳定、高质量写代码的系统，才是真正贵的部分。而这套系统本身

前脚 Token 的中文刚被官方认证为「词元」，马上又来了一个亟需被认证的新词 Harness。这年头想要在 AI 圈子里当个「全面发展的专业人士」，每天要学习的概念是真的多。从最早一个 ChatGPT 能指代一切 AI，我能知道 ChatGPT 就已经领先身边大多数人。

现在常见的Agent，包括Manus、Deep Research大部分都是LLM+WrapperPrompt、Function Call，MCP etc)，不过未来未必。下面是现在最流行的 5 种Agent 设计模式。让我们在下面了解它们！

用于应用内嵌套，MCP 工具用于跨平台互操作。✅：应用内嵌套，性能高，适合层次化架构✅MCP Tool：跨平台互操作，支持 Claude/VS Code 等客户端✅混合使用：内部 Agent 用 AsAIFunction，外部服务用 MCP✅企业应用：构建可复用、可组合的 Agent 生态。

本文详细介绍如何使用低代码平台（以扣子为例）从零搭建AI Agent。作者对比三种构建方式，推荐适合新手的低码平台，并以"提示词优化Agent"为例，分步骤讲解从创建智能体、设定角色人设、选择模型到测试发布的完整流程。强调无需编程基础，通过可视化界面即可快速构建简单Agent，鼓励读者花10-15分钟尝试创建自己的第一个AI助手。有小伙伴反馈了迫切的agent构建的诉求，今天和大家一起来动手搭建一

2026年大厂的AI岗JD变化很快，MCP、A2A、Skills、Memory、上下文管理这些词已经开始出现在招聘要求里。但这些都是在你掌握了上面三块核心能力之后自然衔接的东西，不要把它们当成入门前要搞清楚的概念。学AI最大的坑不是技术难，是被层出不穷的新词吓退，觉得自己永远没准备好，永远在等一个"全想明白了再开始"的时机。那个时机不会来的。先跑起来，边跑边学。

本文对比了Feat AI、Spring AI和LangChain4j三个AI框架的代码风格、Fat-Jar包尺寸及核心差异。通过Lambda链式配置、Spring风格组件组装和Builder模式，展示了不同框架在代码简洁性、可维护性和灵活性上的取舍。文章还探讨了流式输出实现方式，并提供了各框架适用场景建议，帮助开发者根据项目需求选择合适的AI框架。最近写了三个 AI 框架的对比示例，发现同样是调用