在AI大模型开发的快速发展的行业中，35岁的你完全有能力接受新知识，掌握新技能。• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项

文章详细介绍了Agent Memory的核心概念及LangGraph框架下的长短期记忆实现方法。探讨了短期会话与长期知识的存储、管理及语义检索技巧，并通过MCP协议实战案例，展示了如何构建融合长记忆机制的Multi-Agent系统。文章讲解了记忆类型、工作原理、实现方式及记忆管理策略，为构建高级智能体提供了技术指导。

RAG技术（检索增强生成）是2020年Facebook提出的一种结合信息检索与大型语言模型的生成方法，旨在解决预训练模型知识局限性问题。相比传统微调，RAG通过实时检索外部知识库增强生成内容，具有更新成本低、可解释性强、减少幻觉等优势。其流程包括数据索引、检索和生成三大步骤，并逐步发展为初级、高级和模块化RAG三种范式。与微调互补，RAG更适合动态数据场景，但需平衡检索质量与计算资源消耗。该技术为

本文详细拆解了智能体系统的三层架构，深入解析了LangChain、LangGraph和MCP三大框架的功能与落地方法，并介绍了工具层、知识库层、AI IDE层的作用与实施建议。文章提供了从最小智能体到企业级系统的完整落地路线，强调智能体系统是逐步演进的工程，关键在于将智能嵌入业务流程，而非简单接入大模型。

Hugging Face开源30亿参数小模型SmolLM3，性能超越同类3B模型，支持6种语言和128K长文本处理。该模型采用双模式推理设计，开放了完整架构和训练细节，包括三阶段预训练策略（11.2万亿tokens数据）和创新的混合推理方法。通过分组查询注意力、NoPE技术等优化，在384块H100 GPU上训练24天完成。模型还进行了长上下文扩展和推理适应训练，最终通过APO对齐和模型合并技术保

RAG技术大比拼：从基础到进阶的检索增强生成方案 本文系统比较了6种主流RAG技术，评估其检索增强生成效果。基础Simple RAG采用固定文本块分割，评分为0.4；语义分块尝试按语义划分，但效果反而下降（0.3）；上下文增强检索引入邻居文本块，显著提升至0.6；上下文块头添加描述性标题，评分为0.5；文档增强技术生成相关问题，表现最佳（0.8）；查询转换通过重写和分解查询，获得0.5分。实验表明

新一代基于图谱的检索增强生成（Graph-based RAG）技术通过结合知识图谱和向量检索，显著提升了AI输出的准确性和上下文相关性。Unstructured工具自动提取文档结构化元数据并存储至Astra DB，简化了知识图谱构建流程；而Graph Retriever库则动态利用这些元数据构建图谱查询，无需专用图数据库。这种方案克服了传统语义检索的局限性，通过显式捕捉文档间关系实现更精准的上下文

凌晨 1 点的时候，OpenAI 发布了全套 Agent 开发套件，让手搓 Manus 触手可及。套件包含 4 个主要内容Responses API：本次发布会的核心，可视作 Chat API 的上位升级内置工具 （Built-in Tools），有三个： 网页搜索、文件搜索 和 Computer Using Agent（CUA）Agents SDK：这是个开源 Agent 框架（你没看错，Ope

DeepSeek从发布R1版本后，瞬间掀起了全球关注热潮！无论是技术大咖还是普通用户，都迫不及待地在试用这个神器。从一线开发者到三四线城市的网友，大家都在争先恐后地探索如何利用DeepSeek优化自己的工作和生活。你也许已经在朋友圈看到各种关于DeepSeek的讨论和分享，也有些人已经用他提升了自己的工作效率，自媒体也使劲的宣传为自己赢得流量

大语言模型（Large Language Models，LLM）是一种由包含数百亿以上权重的深度神经网络构建的语言模型，使用自监督学习方法通过大量无标记文本进行训练。自2018年以来，包含Google、OpenAI、Meta、百度、华为等公司和研究机构都纷纷发布了包括BERT， GPT等在内多种模型，并在几乎所有自然语言处理任务中都表现出色。2021年开始大模型呈现爆发式的增长，特别是2022年1