文档合规审核是指根据法律法规、行业规范或企业内部规则，对各种专业文件进行内容和格式检查，发现潜在违规或缺陷。

更大的浪潮正在涌来。脉脉高聘报告揭示，2025年以来，AI新发岗位量呈现爆发式增长，**7月同比增长超过10倍**，简历投递量增长11倍。而综合多方信息预测，未来由AI大模型直接或间接创造的新增岗位，将以百万计。对于每一位程序员和希望入局的转型者而言，这不再只是一项新技术，而是开启未来职业空间的**战略级钥匙**。

文章探讨AI对就业的四大效应(增强、替代、补充、创造)及五大新型职业类型(使能者、协作者、治理者、推广者、支持者)。AI新职业呈现深度细分、跨界融合、人机协作和动态流变特征。未来职业增长将集中在AI原生、服务业和灵活就业三大方向。建议个人主动学习AI技能，企业以人为本开展AI转型，社会构建就业友好型制度环境，共同应对AI带来的就业变革。

RAG（检索增强生成）是一种推理时上下文增强框架，通过检索器与生成器结合，解决大模型幻觉与知识过时问题。它采用双记忆系统（参数化+非参数化），无需重训即可更新知识。RAG在事实准确性、知识时效性和系统可解释性方面具有显著优势，已成为大模型应用的关键技术。未来发展方向包括多跳检索、多模态融合及隐私保护等。

AI “幻觉”指的是大语言模型（LLM）在缺乏真实依据的情况下生成不准确、误导性甚至完全虚构的内容。其幻觉现象源于模型架构的局限性以及基于概率的生成方式的限制。尽管它们目前无法被完全消除，但理解幻觉产生的原因为有效的缓解提供了基础。本篇文章来自 Emil Sorensen（kapa.ai 创始人&CEO）的最新博客，他在文章中重点探讨了 AI 幻觉产生的原因、减少幻觉的技术策略，以及最新的研究进展

该论文提出DT-MARL框架，结合数字孪生与多智能体强化学习，解决了边缘计算中可靠性感知下的依赖任务去中心化卸载难题。数字孪生作为Agent的"虚拟世界"，降低探索风险、提高样本效率并实现主动决策。实验证明，该方法在真实数据集上任务成功率提升32%，且具备良好的泛化能力，适用于自动驾驶、工业物联网等高可靠、低延迟场景。

Ollama是一款专注于简化大型语言模型本地部署和运行的开源框架，基于Go语言实现，支持跨平台运行，并以“开箱即用”为核心理念，适合个人开发者和轻量化场景。而vLLM是一个高效的大模型推理与服务引擎，基于PyTorch构建，创新性地引入了PagedAttention技术，旨在解决大模型服务中的显存效率与吞吐量瓶颈，支持张量并行和流水线并行，可横向扩展至多机多卡集群。

这篇文章详细介绍了ReAct设计模式及其在LangGraph中的实现。文章对比了传统实现与LangGraph的差异，展示了如何构建状态管理、推理节点、行动节点和条件决策等核心组件，并通过实际案例展示了ReAct模式在多步骤推理任务中的应用，提供了最佳实践和对比，帮助开发者构建生产就绪的AI智能体系统。

文章详解构建专业代码助手的四大核心组件：代码解析(基于AST而非简单文本分割)、向量存储(按语义索引代码片段)、仓库地图(提供全局视角)和推理层。重点介绍了使用tree-sitter进行AST分块的方法，推荐向量数据库存储代码片段，以及如何构建系统提示让模型理解代码结构。对于大型项目，还介绍了Repo Map技术，将代码库压缩成树结构。目标是打造真正理解代码库的AI助手，而非简单代码补全工具。

AI代理记忆的"形式-功能-动态"统一框架，将记忆分为令牌级、参数级和潜在级三种形式，涵盖事实、经验和工作记忆三大功能，并详述形成、演化、检索和利用四阶段动态过程。研究表明混合内存系统性能提升20-30%，生成式检索优于传统检索。未来研究方向包括记忆自动化、多模态整合和多代理协作，推动AI代理从静态模型进化为具备持久认知的动态实体。