这一篇，我们不再讲部署、不讲参数、不讲框架对比，只干一件事：

大模型作为产业变革的核心引擎。通过RAG、Agent与多模态技术正在重塑AI与现实的交互边界。三者协同演进，不仅攻克了数据时效性、专业适配等核心挑战，更推动行业从效率革新迈向业务重构。本文将解析技术演进脉络、实战经验与未来图景，为读者提供前沿趋势的全局视角与产业升级的实践指引。

近期，HuggingFace 发布的超过 200 页的超长技术博客，系统性地分享训练先进 LLM 的端到端经验。

AI 智能体领域发展迅猛，但许多资源仍然过于抽象和理论化。创建此项目的目的是为开发者、研究人员和AI爱好者提供一条结构化、实用且深入的学习路径，以掌握构建智能系统的艺术。

随着大模型的不断发展与普及，很多人已经明显体会到，大模型LLM在简单的办公场景应用已经非常成熟，但在一些复杂的业务场景，却很难落地应用。要想实现这一目标，需要很多专业的技术支持。由此，催生了大量AI Agent的需求，但是很多人对Agent的理解依旧停留在过去，实际上技术生态的不断发展完善，已经进入到了新的形态。随着Deepseek-R1的开源，使得很多传统公司有机会自己部署大模型，近距离使用高性

今天，我们将通过一份2026年AI Agent开发路线图，全面解析Agent开发领域的核心技术栈和发展路径。

在人工智能技术飞速发展的今天，大型语言模型(LLM)已成为推动行业进步的核心动力。然而，训练和部署这些“数字巨人”需要强大的计算基础设施作为支撑，其中GPU的选择直接决定了模型开发的效率与成本。本文将全面剖析从个人开发者到企业级应用的各种GPU选择方案，详细比较其架构特性、性能参数及适用场景，并针对不同规模模型和不同预算提供具体的硬件配置建议。

用智能体做一人公司，致力于帮助100W人用智能体创富~现在的AI已经不满足于简单对话了。它们开始自己思考，能规划任务，还会主动调用工具。

从轻量级1.5B到千亿级671B，一文掌握硬件配置与场景选择！1️⃣70B以下模型：支持8-bit量化（显存需求降低40%）千亿级模型：需结合技术推荐使用DeepSeek官方优化的推理框架（显存占用减少20%）2️⃣预留2倍模型体积空间（缓存/日志文件）推荐NVMe SSD（加载速度提升3-5倍）模型规模适用场景典型案例1.5B-8B个人开发者/轻量级应用聊天机器人、本地文档分析14B-32B企业

今年秋招，算法岗位中，薪资开的最高的无疑是大模型相关的岗位，大模型相关应用正在逐步落地，往后3-5年，大模型仍是热门方向