文章详细介绍了产品经理在项目中引入大语言模型的完整流程：首先明确需求并搭建MVP验证流程，当Prompt和RAG无法满足关键业务需求时，考虑进行模型微调。文章系统讲解了微调的概念、时机选择、常用方法及详细实施步骤，并介绍了多种微调工具，帮助产品经理从零开始实现专属垂类模型，让模型从"懂语言"升级为"懂业务"。

混合专家模型(MoE)通过"稀疏激活"机制提升大模型性能与效率。它由多个"专家子模型"和智能路由器组成，每个输入仅由少数适配专家处理，实现"大模型能力"与"小模型效率"的平衡。MoE解决了传统稠密模型计算成本高、资源利用率低的问题，但也面临专家负载不均衡的挑战，需要负载均衡技术优化。

混合专家模型(MoE)通过"稀疏激活"机制提升大模型性能与效率。它由多个"专家子模型"和智能路由器组成，每个输入仅由少数适配专家处理，实现"大模型能力"与"小模型效率"的平衡。MoE解决了传统稠密模型计算成本高、资源利用率低的问题，但也面临专家负载不均衡的挑战，需要负载均衡技术优化。

混合专家模型(MoE)通过"专家分工+智能路由"的创新架构，解决大模型规模与效率矛盾。文章详解负载均衡策略(KeepTopK、辅助损失、容量限制)、视觉模型适配(V-MoE、Soft-MoE)及算力优势(活动参数vs稀疏参数)。从Switch Transformer到Vision-MoE，MoE实现"小算力、大性能"，已成为大模型领域关键技术，未来将继续推动模型稀疏化发展，突破算力限制。

混合专家模型(MoE)通过"专家分工+智能路由"的创新架构，解决大模型规模与效率矛盾。文章详解负载均衡策略(KeepTopK、辅助损失、容量限制)、视觉模型适配(V-MoE、Soft-MoE)及算力优势(活动参数vs稀疏参数)。从Switch Transformer到Vision-MoE，MoE实现"小算力、大性能"，已成为大模型领域关键技术，未来将继续推动模型稀疏化发展，突破算力限制。

本文对比了RPA和AI智能代理两种自动化技术。RPA基于规则执行，适合结构化、重复性任务，部署快但缺乏灵活性；AI Agents基于大语言模型，能处理复杂、非结构化任务，具有推理和决策能力，但部署复杂度高。两者互补共存，共同构成"超自动化"策略，RPA负责"体力劳动"，AI Agents提供"智力决策"，共同提升企业运营效率和创新能力。

本文对比了RPA和AI智能代理两种自动化技术。RPA基于规则执行，适合结构化、重复性任务，部署快但缺乏灵活性；AI Agents基于大语言模型，能处理复杂、非结构化任务，具有推理和决策能力，但部署复杂度高。两者互补共存，共同构成"超自动化"策略，RPA负责"体力劳动"，AI Agents提供"智力决策"，共同提升企业运营效率和创新能力。

文章详细对比了传统智能体与基于大语言模型的智能体的本质区别，指出LLM智能体通过语言作为通用接口实现了从专用系统到通用助手的跨越。解析了LLM智能体的七大核心组件：感知系统、大语言模型、规划系统、记忆系统、工具集成、行动执行和环境交互。最后介绍了两种多智能体协作框架：对话驱动的AutoGen和角色专业化协作的CrewAI，代表多智能体系统的两大设计范式。

文章详细对比了传统智能体与基于大语言模型的智能体的本质区别，指出LLM智能体通过语言作为通用接口实现了从专用系统到通用助手的跨越。解析了LLM智能体的七大核心组件：感知系统、大语言模型、规划系统、记忆系统、工具集成、行动执行和环境交互。最后介绍了两种多智能体协作框架：对话驱动的AutoGen和角色专业化协作的CrewAI，代表多智能体系统的两大设计范式。

文章介绍了LangGraph的持久化机制，它通过checkpointer和thread的概念为AI智能体提供状态管理能力。持久化机制解决了多轮对话、状态恢复、时间旅行和人工介入等场景需求，支持多种存储实现（内存、SQLite、PostgreSQL、Redis）。文章详细持久化的核心概念、编程实现和应用场景，帮助开发者构建高质量AI智能体应用。