本文介绍了一种解决复杂多跳查询的高级RAG架构——深度思考RAG流水线。通过引入agent驱动行为、多阶段检索漏斗、自我反思机制和工具感知规划，系统能够智能分解问题、自适应检索、综合多源信息并进行自我评估。实验证明，相比传统RAG，该架构在context precision(0.89 vs 0.50)、context recall(1.0 vs 0.33)和answer correctness(0

本文介绍了一种解决复杂多跳查询的高级RAG架构——深度思考RAG流水线。通过引入agent驱动行为、多阶段检索漏斗、自我反思机制和工具感知规划，系统能够智能分解问题、自适应检索、综合多源信息并进行自我评估。实验证明，相比传统RAG，该架构在context precision(0.89 vs 0.50)、context recall(1.0 vs 0.33)和answer correctness(0

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。

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。

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！

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！