本文深入探讨LangGraph框架下的长短期记忆管理机制，详细介绍了短期记忆的存储、修剪、删除和总结策略，以及长期记忆的存储、更新和语义检索方法。通过实战案例，展示了如何构建融合长短期记忆的智能Agent系统，帮助AI实现类人记忆能力，提供更连贯、个性化的交互体验。

文章介绍了Google最新发布的Gemini 3模型的核心优势与不足。Gemini 3在推理能力、多模态理解和代码生成方面表现突出，尤其在抽象思考测试和数学竞赛中大幅领先其他模型，能高效处理长文本和复杂图像。然而，在生产级代码编写方面不如Claude稳定，成本较高，图像生成能力也弱于GPT-5.1。文章指出Gemini 3更适合从零开始生成新代码，而Claude更适合长期项目维护，为AI学习者提供

本文提供全面的AI大模型优化方案，涵盖模型微调(PEFT技术如LoRA/QLoRA/AdaLoRA)和推理(量化、注意力优化、批处理)两大环节。通过系统化应用这些技术，可在保持性能的同时显著降低计算资源消耗，提升训练和推理效率。文章包含实施指南、最佳实践和资源参考，帮助开发者根据实际需求选择合适的优化方案。

AI智能体的本质在于通过结构化指令（Prompt）驱动大语言模型（LLM）完成任务，其核心架构包含四个关键组件：提示词生成JSON指令、Switch语句解析决策、上下文记录执行状态、For循环驱动流程直至终止。文章提出12条设计原则，重点包括：自然语言与工具调用的转换、自主控制提示词和上下文、简化工具设计（JSON结构化输出）、统一业务与执行状态、支持灵活的生命周期管理（启动/暂停/恢复）、通过小

优秀的 AI 产品经理需回归产品本质：以用户问题洞察为首要特质，摒弃对确定性的执念、用 “农夫思维” 应对 AI 的概率性与不确定性，同时精准计算 AI 功能的成本与价值，避免为技术而技术，始终将用户需求与商业常识作为核心导向。

我19年入行人工智能 NLP 领域，那时还是传统机器学习/RNN/CNN 的天下。虽然17和18年 Transformer和 Bert 陆续发布，但国内在 NLP 领域的主要应用还是 TF-IDF/Word2Vec/LSTM 为主，实体识别用 CRF，可能现在很多同学都没听过。

本文探讨2023年人工智能体(AI Agent)开发与应用，详细阐述概念、原理、开发、应用、挑战、展望。随着大模型的快速发展，AI Agent具有强大的信息处理与生成能力，能够更好地理解现实世界，处理复杂问题。

Anthropic推出的Agent Skills将AI能力从Prompt升级为可管理模块，通过SKILL.md结构化描述能力，采用"索引→选择→按需加载"机制，解决了传统Agent中能力难复用、上下文膨胀等问题。Skill具备可复用、可维护、可共享、可版本化等软件工程属性，实现Prompt负责调度、Skill负责执行的解耦设计，为AI Agent能力工程化管理提供了新范式。

核心优势：理论上能实现模型性能的最大化；实现方式简单，无需对模型架构做任何修改；可充分挖掘模型的极限性能。显著劣势：对算力的要求极高 —— 即便是 7B 参数的模型，也通常需要 80GB 以上的显存；训练过程缓慢且成本高昂；极易导致模型遗忘通用知识，引发灾难性遗忘问题。

本文精选15道AI大模型Agent成本与优化高频面试题，涵盖成本分析、API调用优化、Token消耗、缓存策略、批量处理、模型选择等核心内容，每题提供详细代码实现和最佳实践，系统讲解成本监控、预测、分摊及ROI分析方法，帮助开发者全面掌握Agent成本控制策略，提升面试竞争力。