2025年的一个深夜，我习惯性地打开电脑处理一些工作。身为一个从大厂转型的自由职业者，夜晚往往是我效率最高的时段。

作为一个亲历多次技术变革的普通工程师，我深知技术原理常常是应用的最大障碍。今天，我将揭开AI Agent的技术面纱，用通俗易懂的方式解释其核心原理和构建方法。

每一次技术范式转移，都会造就新王者。AI Agent不是工具那么简单，它是新一代生产力革命的引擎，是认知、能力与组织方式的重塑器。行动比理解更重要。如果你能提早融入这股浪潮，也许下一个10年，你将站在时代的更高处，见证新的世界格局。无论你是学生、职场人士、创业者，还是决策者，拥抱Agent，是一次必然选择。

在本地运行大语言模型：使用 Ollama 导入模型详解 🚀

首先作为一位有3年从业经验、从零自学上岸的大模型算法工程师，3年前，我也和很多朋友一样，对LLM充满好奇但不知从何入手。

本文主要介绍了为企业管理者、产品经理、技术负责人和开发者提供一套从概念到技术变革的系统性框架，帮助小伙伴们成功地将AI Agent从概念转化为实际价值。

最近主导了一款ai agent系统的开发，在定架构的时候选择了MCP协议，在期间遇到不少坑点，记录顺分享一下相关内容。

本文将深入讲解如何在 FastAPI AI 聊天应用中设计和实现多模型厂商架构，让你的应用能够灵活切换不同的 AI 提供商，提升系统的可靠性和成本效益。

本文将深入介绍如何在 FastAPI AI 聊天应用中实现用户历史消息功能，当用户切换助手，刷新页面时，都可以保留当前会话历史消息。

AI Agent旨在自主推理、规划和采取行动。为了有效运作，构建AI Agent应该遵循一些基本原则，可使AI agent在实际应用中更加可靠、智能且实用