如今，“人工智能+”已从政策文件走向现实应用，它有着清晰的推进路径、明确的落地场景和可量化的发展目标。但这份蓝图的最终“执行者”，不是少数科技巨头，也不是各级政府部门，而是每一个渴望跟上时代步伐的普通人——是每天用手机处理工作、获取信息的你我。

Transformer是ChatGPT等大模型的核心技术，通过自注意力机制解决长距离依赖和并行计算问题。架构包括编码器和解码器，通过输入嵌入、位置编码、多头自注意力机制和前馈神经网络处理序列数据。编码器负责信息聚合，解码器负责信息提取。BERT仅使用编码器部分，通过掩码语言模型和下一句预测实现双向理解；ViT则将图像视为序列，用Transformer直接处理视觉任务。

文章介绍不同版本Agents（授权版、开源版、社区版、信创版）在企业和团队协作中的应用价值，并提供两个AI相关职位：AI应用工程师（10k-15k）和大模型算法工程师/AI Agent（20k-40k）。这些岗位要求具备AI开发、大模型应用、智能体开发等技术能力，展示了AI Agents技术在企业级应用中的广阔前景和就业机会。

本文探讨大模型Agent的两种实现技术流派：流程智能化(Coze like)强调可控流程编排，智能体智能化(DeerFlow like)注重自主决策能力。文章分析两种范式特点与优势，提出在规划与反思、工具使用、记忆机制三方面的融合之道，并阐述从"单一路径"到"动态DAG"的架构演进，既保证任务成功率又不牺牲探索能力，为开发者提供全面技术指导。

在AI技术迭代的浪潮中，大语言模型（LLM）的爆发式发展为行业按下“加速键”，而如今，AI Agent正接过技术接力棒，成为继LLM之后最受瞩目的创新方向。它不再局限于“问答交互”的单一模式，而是进化为能自主感知环境、规划任务路径、调用外部工具的“智能行动体”。从个人效率提升到企业流程重构，AI Agent正在改写各行业的运作逻辑，尽管当前仍面临可靠性、安全性与成本控制的挑战，但作为“数字化员工”

本文介绍了AI Agent突破LLM能力局限的5种工具协作设计模式：单工具调用、线性工具链、技能化工具单元、动态能力匹配和自学习工具调用。每种模式通过不同方式将LLM与外部工具关联，赋予Agent实时信息检索、精准计算等能力。文章强调选择模式时应根据业务场景需求，而非盲目追求高级模式，为AI Agent产品设计提供实用参考。

本文对比了AI Workflow与AI Agent两种大模型应用架构模式：Workflow是预编排的确定流程，由开发者完全控制，适用于标准化业务和结构化任务；Agent是自主规划的智能实体，具有环境感知能力，控制权转移给LLM，适合开放式和动态变化场景。两者各有优势，未来将走向融合，形成混合架构以满足复杂应用需求。

本文对比了传统RAG与Graph RAG在AI知识检索领域的技术差异，Graph RAG基于知识图谱实现多跳推理和上下文深度理解，具有更强的推理能力和可解释性。文章详细介绍了两者的技术架构、应用场景、实践案例、最佳实践指南及未来趋势。Graph RAG特别适用于企业级知识融合、医疗推理、金融合规等复杂场景，是下一代智能检索的金标准。

摘要： 在大模型时代，全栈型算法工程师更受青睐，但个人精力有限，作者按重要性排序：预训练>数据>应用>对齐>推理>微调。数据质量决定模型效果，预训练因资源门槛高而稀缺，微调已趋工具化，对齐对ToC产品更重要，ToB更关注效果，推理优化则聚焦资源消耗和加速。不同方向的技术深度和市场需求差异明显，需结合自身情况选择重点。

本文详细介绍LLM的定义及三大特点：模型规模大、训练数据大、能力边界大，使其从"机器工具"升级为"语言伙伴"。以DeepSeek为代表的国产大模型正在崛起，LLM正重塑医疗、教育、企业、创作等千行百业，我们正在参与一场技术革命和社会变革，新时代已经到来。