本文解析了AI智能体的本质和架构设计的12条核心原则。智能体通过Prompt、Switch语句、累积上下文和For循环实现任务执行。关键设计原则包括：自然语言转工具调用、自主掌控提示词与上下文、将工具视为LLM的结构化输出、统一执行与业务状态、实现简易生命周期管理、通过工具调用实现人机协同、掌控控制流、利用错误信息自我修复、构建小型聚焦的智能体、支持多入口触发以及采用无状态化归并器模式，旨在构建高

本文详细剖析了RAG系统中各类知识文档的解析工具与技术，涵盖结构化知识（知识图谱、表格）、半结构化数据（HTML、JSON）、非结构化知识（PDF、纯文本）及多模态内容（图像、音频、视频）。针对不同数据特点，文章介绍了如GRAG、TableRAG、GPTPDF、CLIP等前沿解决方案，帮助开发者从海量信息中精准提取有价值内容，提升RAG系统输出质量，为构建高效大模型应用架构提供实用指南。

本文梳理了大模型相关面试中的核心问题，涵盖模型原理、评估方法、优化策略及实际应用案例。重点解析了Transformer架构的核心技术，包括自注意力机制、多头注意力、位置编码等关键设计。同时探讨了大模型训练中的资源优化、可解释性保障等实际问题，并提供了注意力机制在NLP和CV领域的应用实例及优化方法。文章还包含针对不同经验水平面试者的回答建议，以及大模型结构特点与性能权衡的实用指导。

本文详细解析了AI产品经理必备的10大核心技术，包括提示词、AI Agent、RAG等，强调AI PM需具备扎实的技术认知和数据敏感度。文章指出AI PM核心价值在于"让AI技术有用、好用"，工作围绕"需求拆解-技术选型-数据落地-体验优化"展开。AI PM应明确技术边界、聚焦场景适配、强化数据思维，通过掌握这些核心技术实现AI产品的有效落地。

生成式AI是一种能创造原创内容的人工智能，不同于传统分析型AI，它可直接生成文本、图像、音乐等内容。核心技术包括Transformer架构和大语言模型，通过学习海量数据理解模式规律。广泛应用于写作、图像创作等领域，但存在"幻觉"等局限性。生成式AI正融入各类工具平台，成为数字生活的基础能力，适合作为创意助手拓展人类创造力边界。

最近，大家都在讨论MCP（Model Context Protocol），它通过标准化协议，实现了工具和AI应用的解耦，推动了AI Agent应用研发范式的转变。尽管MCP非常有价值，但它并非万能。一个"聪明的"AI Agent不仅仅依赖于MCP。MCP主要解决了工具调用、Prompt模板、资源访问等标准化问题，但对于AI Agent的工具选择、任务规划、多Agent协同等核心挑战，仍存在局限，并

在2025年的科技浪潮中，AI行业的发展势头愈发迅猛，而其中最大的机遇，毫无悬念地聚焦在**应用层**领域。随着大模型技术逐渐成熟，如何将技术转化为实际落地的产品与服务，成为企业竞争的核心焦点，也催生了大量高薪岗位与职业转型机会。

本文分享了一位从运营转行AI产品经理的3个月自学路线。作者提出AI产品经理需掌握原型图、数据分析和AI理论知识三大基础技能，并详细规划了四阶段学习路径：初阶应用(10天)、高阶应用(30天)、模型训练(30天)和商业闭环(20天)。文章强调不要过度追求技术深度，重在建立产品思维，坚持每日学习，建议先完成一个完整项目来巩固所学知识。

LangChain是构建大语言模型应用的开源框架，作为AI应用中间层，解决Prompt管理、上下文控制、外部数据接入等问题。其核心抽象包括LLM接口、结构化提示词、可组合执行流程、上下文管理、检索接口等组件。通过LangChain，开发者可构建企业知识库、智能客服等应用，使大模型应用从Demo走向生产环境具备工程结构和系统能力。

本文系统化解析了大语言模型(LLM)的核心原理，基于Transformer架构详细介绍了词元输入、自注意力机制、多头注意力、前馈神经网络等关键技术环节，并阐述了"预训练+微调"的训练范式。文章还探讨了多模态模型、AI体应用及大模型产品的三层结构，为开发者提供了理解LLM工作机制的完整框架，是入门大模型技术的必读指南。