这篇文章提供了结构化的AI智能体架构学习路径，涵盖17种从基础到高级的架构，包含理论解释和可运行的Jupyter Notebook实现。学习路径分为五部分：基础模式、多智能体协作、高级记忆与推理、安全可靠性、学习与适应。内容涵盖反思、工具使用、ReAct、规划、多智能体系统等，应用于金融、编程、医疗等实际场景，帮助开发者掌握构建智能系统的艺术。

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随着人工智能技术的迅猛发展，选择合适的硬件对于大模型的训练和推理变得至关重要。本文将深入探讨大模型所需的硬件，特别是GPU（图形处理单元）和CPU（中央处理单元）的选择。通过对GPU和显卡、GPU Core与AMD CU、CUDA Core与Tensor Core的详细解读，帮助你更好地理解和选择适合自己需求的硬件。CPU是计算机的“大脑”，负责处理计算机中的所有指令和数据。我们可以把CPU看作一

文章介绍了AI记忆技术的进化历程，从"动态备忘录"技术使AI准确率从10%提升至99%，到解决"上下文崩溃"问题的"Agentic Context Engineering"框架。该技术让AI从存储"事实"升级为存储"方法论"，并通过增量更新和成长-精炼机制实现自我进化。研究证明，先进的记忆框架能使开源模型挑战顶级AI，标志着AI从被动响应工具向能积累经验、自我迭代的学习系统转变。

文章介绍了AI记忆技术的进化历程，从"动态备忘录"技术使AI准确率从10%提升至99%，到解决"上下文崩溃"问题的"Agentic Context Engineering"框架。该技术让AI从存储"事实"升级为存储"方法论"，并通过增量更新和成长-精炼机制实现自我进化。研究证明，先进的记忆框架能使开源模型挑战顶级AI，标志着AI从被动响应工具向能积累经验、自我迭代的学习系统转变。

文章介绍了Agent的本质由Workflow（工作流）和Context（上下文）两个核心变量决定，并提出了Agent四象限法则：1)高确定性类似传统RPA；2)流程固定但输入多变需语义理解；3)输入清晰但路径多样需自主规划；4)双重不确定需同时理解语境和规划流程。Agent定义为在目标导向下基于上下文自主决策并行动的智能体系统，既具备流程执行能力，又拥有内容理解智慧，能根据环境反馈不断优化自身。

文章介绍了Agent的本质由Workflow（工作流）和Context（上下文）两个核心变量决定，并提出了Agent四象限法则：1)高确定性类似传统RPA；2)流程固定但输入多变需语义理解；3)输入清晰但路径多样需自主规划；4)双重不确定需同时理解语境和规划流程。Agent定义为在目标导向下基于上下文自主决策并行动的智能体系统，既具备流程执行能力，又拥有内容理解智慧，能根据环境反馈不断优化自身。

文章系统介绍了2025年AI大模型开发核心技术栈，包括基础框架（PyTorch、TensorFlow等）、训练微调（分布式训练、PEFT）、推理优化（FlashAttention、PagedAttention）及AI编程工具。技术呈现分层化、模块化和民主化趋势，降低AI开发门槛，赋予更多人创造智能的能力，帮助开发者将创意转化为现实，是AI开发者必备的"军火库"。

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