Agentic RAG-R1 是由北京大学研发的一项开源研究项目，旨在推动语言模型在自主检索与推理能力方面的能力边界。该项目通过引入强化学习策略（GRPO），构建了一个可自我规划、检索、推理与总结的智能体式 RAG 系统。

如今，Android开发工程师的招聘中对Framework已做出了明确要求，小米、网易等大厂更是以高薪招聘安卓Framework开发人才：技术在发展，行业再进步，开发人员也需要不断进阶。而Framework作为Android的一个深水区，不仅是个人技术水平的体现，更是逐渐成为了大厂衡量应聘者能力的标准。想要不断提升，熟知Framework底层原理是必经之路。鉴于Framework 知识点体量过大，

本文详细介绍了构建企业级智能体的完整框架，分为四大阶段：明确需求阶段、体系架构与模块设计阶段、智能体落地与评估改善阶段、上线运营阶段。每个阶段都包含具体步骤、关键要点和产出物，为智能体建设提供了从需求到运营的全流程指导，帮助开发者系统化构建高效、可扩展的企业级智能体系统。

本文详细介绍了构建企业级智能体的完整框架，分为四大阶段：明确需求阶段、体系架构与模块设计阶段、智能体落地与评估改善阶段、上线运营阶段。每个阶段都包含具体步骤、关键要点和产出物，为智能体建设提供了从需求到运营的全流程指导，帮助开发者系统化构建高效、可扩展的企业级智能体系统。

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。