Coding Agent 推理优化干货：Modal 基于 SGLang+B200 的线上实践，通过 Speculative Decoding、KV Cache 量化、HiCache 分层缓存、带缓存感知的会话路由，大幅提升 Decode 速度与长会话吞吐。核心难点：在 KV 缓存复用、负载均衡、扩容之间做权衡，不是单纯跑分优化，面向真实 Agent 长会话流量。

踩坑实录：测试用例把真实 app.js 删掉，DeepSeek Harness 一开始误判是平台层问题，想用自动恢复补丁掩盖。换 Claude Code 快速定位根因，后续新开环境复测 DSH 同样能找到 bug。AI Agent 一样会有思维盲区，查 bug 可以多 Agent 交叉核验。

Agent 从 “说” 到 “做” 的核心：工具调用。讲清 Function Calling 的运行机制、工具类型、避坑设计原则。模型只负责决策调用，真正执行权在开发者手中，Agent 的上限由你的工具生态决定。

Agent 开发 vs Java 全栈怎么选？拆解招聘市场现状、薪资、岗位分布，分析全栈是商业稳定需求、Agent 属于机遇型赛道。很多人踩坑：想靠学 Agent 躲开后端短板，大概率行不通。正确路线：先夯实全栈能力，再叠加 Agent 开发经验。

通俗讲解大模型知识蒸馏原理，用 “教授带学徒” 类比，区分硬标签、软标签、暗知识，拆解大模型时代两种主流蒸馏方案：数据蒸馏、白盒蒸馏，对比知识蒸馏和微调的差异，以 DeepSeek-R1 蒸馏为例，讲清楚如何把超大模型的能力迁移到小模型，实现端侧手机、本地设备轻量化部署，适合 AI 入门、大模型学习者阅读。

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担心 Agent 隐私、token 扣费？云上 OpenClaw + 本地 Ollama 方案来了！阿里云轻量机一键镜像安装 OpenClaw，本地跑通 Qwen2:7B 量化模型，自主掌控权限与成本。手把手记录全套部署脚本，以及 0.5B 模型踩坑、swap 扩容、contextWindow 配置等高频问题解决方案。

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