深度研究（Deep Research）早已不是 LLM 平台的 “加分项”，而是支撑复杂任务的核心能力。无论是 ChatGPT、Gemini 还是 Claude，如今都能处理数小时级的长任务，从公共互联网的海量信息中筛选、整合关键内容 —— 比如面对 “梳理 2025 年全球 AI 智能体领域 100 家核心企业” 这类需求，它们不会依赖单一搜索结果，而是启动一套多智能体协同系统：在 15-30

Lambda: 它允许用户在工作流中嵌入自定义的函数逻辑。Lambda 组件底层是由输入输出是否流所形成的 4 种运行函数组成，对应 4 种交互模式，也是流式编程范式:InvokeStreamCollectTransform。一般用于在运行图中，进行输入输出格式化转化，以及插入一下业务的自定义逻辑，例如参数响应的格式化等等。##### 编排（Compose）

规则式AI的死板问题，催生了"让机器自主学习规律"的需求——机器学习（ML）技术应运而生，标志着AI从"规则驱动"迈入"数据驱动"时代。机器从数据中总结出的规律，最终会形成一个"可复用的计算模型"——这就是AI模型（Model）。对程序员而言，可理解为"一个经过数据训练的函数，输入新数据就能输出判断结果"。AI模型三大核心要素： - 输入：新的待处理数据（如收到的新邮件）；- 处理：用学到的规律对

职场竞争也是这个逻辑——在程序员群体中，学历、基础开发能力早已不是稀缺优势，尤其是在初级开发岗位扎堆的当下，想脱颖而出，必须掌握别人没有的核心技能。

干货收藏：一文读懂AI全景图——不止玩转ChatGPT，更要拆解其技术内核

首先，定义System Prompt，这是ReAct Agent的“大脑”。它需要包含ReAct循环的格式、可用工具的描述，以及代理的角色。您是一个智能代理，使用ReAct框架（Thought-Action-Observation循环）来解决问题。始终遵循这个格式：Thought: 您的推理过程。Action: 要执行的行动（从可用工具中选择）。Action Input: 行动的具体输入。Obse

不懂智能体通信协议？一文读懂 MCP、ACP、A2A、ANP 的核心逻辑与应用场景

跟着系列文章学到这里，我们终于迎来了Transformer的总结收官篇！在前面四篇内容里，我们聚焦于Transformer的具体计算流程——比如词嵌入的生成方式、注意力分数的计算步骤等核心操作。为了降低大家的入门门槛，当时对“为什么要这么设计”“背后的理论依据是什么”这类关键问题只是一笔带过。而今天这篇文章，正是要帮大家补齐这个核心短板。毕竟要真正掌握Transformer、读懂大模型的底层逻辑，

你永远赚不到认知以外的钱。这句话放在AI席卷各行各业的今天，更是戳中了无数人的痛点——认知差，正在成为拉开人与人、企业与企业差距的核心壁垒。当不少人还在纠结“大模型是不是噱头”“我用不上”“学了没用”时，一批先行者早已把大模型搬进核心业务：巨头用它优化供应链效率，中小企业靠它降低获客成本，甚至程序员仅凭提示词工程就能承接副业订单。总有人说，大模型的红利只属于大厂和精英，离普通人、中小团队太遥远。

如今技术圈降薪裁员频频爆发，传统岗位大批缩水，相反AI相关技术岗疯狂扩招，薪资逆势上涨150%，大厂老板们甚至开出70-100W年薪，挖掘AI大模型人才！技术的稀缺性，才是你「值钱」的关键！具备AI能力的程序员，比传统开发高出不止一截！有的人早就转行AI方向，拿到百万年薪！👇🏻👇🏻是不是也想抓住这次风口，但卡在 “入门无门”？小白：想学大模型，却分不清 LLM、微调、部署，不知道从哪下手？