由于大模型（如大语言模型、Vision Transformer 等）通常具有参数量巨大、数据依赖度高、训练及推理过程复杂等特点，因此在面试中往往会聚焦于 深度学习基础、分布式训练、高性能计算、模型压缩与优化、前沿技术动态以及 大模型实际应用等方面。

如今 AI 发展也越来越快了，涉及领域也越来越广了，去接触使用 AI 是非常有必要的了。

（AI网关、运行时、可观测、安全）保持稳定。这种结构确保应用安全可靠运行，同时支持工具创新。对开发者而言，理解底层架构比追逐最新工具更重要，因为网关、运行时等核心能力始终是AI应用落地的关键基础。

本文详解LLM中的Token概念，包括定义、作用和最大限制。Token是模型处理文本的基本单位，通过tokenization转换为数字表示。文章重点探讨上下文窗口的重要性及其在AI应用中的作用，分析上下文质量对模型输出的影响，并介绍上下文工程概念。理解Token和上下文窗口是有效使用LLM的关键，对开发者优化AI应用具有重要意义。

人工智能正在重塑护理领域，通过自动化文档、预测分析和智能支持，将护士从任务执行者转变为知识赋能的临床专家。AI减轻护士文档负担，支持临床判断，自动化日常任务，使护士能专注于复杂临床决策和人性化关怀。AI应用必须以人为本，确保技术服务于人而非取代人，技术与人性化关怀的平衡是成功应用的关键。

本文全面解析了模型上下文协议(MCP)如何实现AI应用架构设计新范式。文章详细介绍了MCP的概念、机制及其与传统Function Calling的区别，深入分析了MCP的本质与挑战，并提出了通过MCP Register、统一管理Server和Prompt、建立效果验证体系与安全保障等解决方案。通过Server First理念，MCP推动AI应用架构向新范式发展，提升应用性能和用户体验，为企业AI应

文章介绍了一套医疗领域生成式大模型的0幻觉解决方案，通过RAG技术、MCP长上下文协议和Agent架构的结合，实现了医疗诊断和医保审核等高精度应用场景。该方案已成功应用于暨南大学第一附属医院，入选广东省"人工智能+医疗卫生"应用场景案例，并通过了编码员考试100分的验证。技术核心在于构建基于长文本分割的知识库、优化信息传递机制和设计复杂提示词，在医疗领域实现了高精度、零幻觉的AI应用。

Agent AI将大模型认知能力转化为可执行动作，通过感知、认知、决策、执行、反馈五层技术栈实现。已在医疗、工业、游戏等领域落地，显著提升效率。实施需关注需求拆分、动作封装、指标量化及安全回退。未来将向持续在线学习、多智能体协作发展，2025年将出现更多"交钥匙"级方案，为企业降本增效。

文章探讨了AI Agent在生产环境中成功的关键因素，指出95%的部署失败源于支撑体系而非模型本身。核心内容包括：上下文工程超越提示词技巧、治理与信任机制、多层级记忆设计、多模型智能编排以及自然语言交互的适用场景。成功的AI Agent需以"human-in-the-loop"方式设计，将AI定位为助理而非决策者。真正的壁垒在于上下文质量、记忆设计、编排稳定性和信任的用户体验。

AI Agent：从图灵测试到智能协作的进化之路 AI Agent（人工智能代理）自1950年代图灵提出智能概念以来不断发展，如今借助大语言模型（LLM）实现了质的飞跃。LLM通过深度学习赋予Agent强大的生成、推理和多语言能力，使其从单一任务（如AlphaGo）迈向通用智能。现代Agent以LLM为核心，结合规划、记忆、工具和行动能力，通过Prompt工程实现自动化升级，并衍生出反思、工具调用