文章详细解析企业级大模型平台的三层架构：智算底座解决算力、存储、网络等基础设施；模型层实现模型统一管理、调优和推理服务；应用层通过开发平台将AI能力落地到业务场景。强调企业应从底层开始构建，避免模型管理混乱、算力使用低效等问题，并提供从试点到统一平台的落地建议，助力企业真正实现大模型价值转化。

文章详细解析企业级大模型平台的三层架构：智算底座解决算力、存储、网络等基础设施；模型层实现模型统一管理、调优和推理服务；应用层通过开发平台将AI能力落地到业务场景。强调企业应从底层开始构建，避免模型管理混乱、算力使用低效等问题，并提供从试点到统一平台的落地建议，助力企业真正实现大模型价值转化。

本文详解Agent、Function Calling和强化学习三大技术如何协同，让AI从"会说话"升级为"会办事、会学习"的完整体系。Agent负责思考和规划，Function Calling提供执行能力，RL使AI持续优化。文章深入探讨各技术的概念、作用和应用场景，并提供主流RL微调框架选型指南，助读者构建真正的智能系统。

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2025年成为AI Agent落地元年，文章从工程视角拆解企业级AI Agent的四大核心能力（感知、规划、记忆、行动），探讨其技术架构、工程挑战与行业应用。详细介绍了多智能体协同、协议标准化、人机交互革新等关键技术，分析金融、制造、医疗等领域的落地路径，并展望AI Agent作为新生产力引擎的发展趋势，为企业与开发者提供实用参考。

2025年成为AI Agent落地元年，文章从工程视角拆解企业级AI Agent的四大核心能力（感知、规划、记忆、行动），探讨其技术架构、工程挑战与行业应用。详细介绍了多智能体协同、协议标准化、人机交互革新等关键技术，分析金融、制造、医疗等领域的落地路径，并展望AI Agent作为新生产力引擎的发展趋势，为企业与开发者提供实用参考。

一有新的大模型发布，就会有“前端危险了”、“程序员危险了”、“设计师危险了”这样的声音但从没有人说过“产品经理危险了”。其他岗位都咔咔✂️员的环境下，AI 产品经理前三个季度的职位数却惊人的增加了 178%。你要说找工作费劲，一定是方向错了！

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本文分析了MCP在Agent应用中"直接工具调用"模式的效率瓶颈，提出转向"代码执行"范式的新思路。通过让LLM生成代码而非直接调用工具，能充分利用LLM的编码优势，极大降低token消耗，并实现更高效、私密、可控的工作流。代码执行模式具有渐进式披露、高效数据处理、强大控制流、隐私保护和状态持久化等核心优势，是大模型Agent开发的新方向。

本文介绍腾讯提出的连续自回归语言模型（CALM）技术，它通过将语言建模从"预测下一个词元"升级为"预测下一个文本块"，解决了传统LLM生成效率低的问题。CALM包含三大组件：超级压缩/解压器、无似然语言建模框架及评估采样系统，理论上可将生成速度提升K倍。实验证明，该技术在计算成本显著降低（训练减少13%，推理减少37%）的情况下，性能与基线模型相当，为提升LLM效率开辟了新赛道。