随着人工智能技术的突破和算力的不断提升，大模型的应用也变得越来越广泛。用不用AI已经不是一个选择题，而变成了一个必答题。这几年来，人工智能在多个领域的应用不断扩展，尤其是在自然语言处理（NLP）、计算机视觉、自动驾驶、医疗健康等领域，深度学习和生成模型的突破为各行业带来了变革，也带来了新的想象空间。但真正的考验，其实才刚刚开始。对很多企业来说，问题在于：面对几千款大模型，到底应该选哪个？选了一款大

Google发布的Agent2Agent Protocol(A2A)是一个促进不同类型智能体间高效沟通与协作的开放协议，提供安全协作、任务状态管理、用户体验协商和功能发现四大特性。该协议通过AgentCard、Task、Artifact等核心概念，采用C/S模式和HTTP通信，实现Agent间的互操作。作为MCP的补充，A2A强调Agent间的对等交互，将有力推动Agent生态系统的完善与发展，是

LangGraph提供了基于图的框架来定义、可视化和调试LLM智能体工作流。文章详细介绍了六种智能体设计模式：提示链将复杂任务分解为步骤；路由与并行化高效处理查询；反思使智能体能自我评估改进；工具使用集成外部API；规划构建可执行序列；多智能体协作协调专业智能体解决复杂问题。每种模式都配有代码示例，帮助开发者构建稳健、灵活且可扩展的AI系统。

文章从RNN、Encoder-Decoder架构演进到Transformer，详细解析了Self-Attention机制及其变体。LLM作为基于Transformer架构的巨参数模型，通过海量文本训练，实现了语法理解、语义关联、知识获取和推理能力。尽管LLM在理解能力和应用方面表现强大，但仍存在幻觉和非即时资料等限制。围绕LLM的CoT、RAG等技术进一步拓展了AI应用边界。

文章系统介绍20种RAG技术类型，包括基础检索与生成集成、智能体RAG、图RAG等，分析各类技术的特征、优势和应用场景。RAG已转型为"智能体基础设施"，未来竞争焦点是多智能体协同效率、跨模态证据融合与低成本边缘部署，需抓住"Agentic+图谱+轻量化"三条主线。

本文详解了Shalini Goyal绘制的LLM应用五层架构图，从基础设施层到前端用户界面层，系统拆解了AI应用开发的全技术栈。文章介绍了各层的关键技术和工具，包括OpenAI等模型、LangChain等逻辑框架、Pinecone等向量数据库，以及Vercel等部署工具。无论想打造内部效率工具还是面向C端产品，此架构图都能帮助开发者清晰规划LLM应用开发路径，是成为LLM应用架构师的必备指南。

最近不少霍格沃兹测试开发学社的学员在面试 AI 岗时反馈，RAG（检索增强生成）成了面试的“常客题”。面试官的问题五花八门，从“为什么内容缺失”到“RAG-Fusion 怎么工作”，甚至还要你分析“RAG 与 SFT 的区别”。

RAG（检索增强生成）是一种创新AI架构，结合大语言模型的生成能力与外部知识库检索功能，解决传统大模型知识滞后和事实虚构问题。其流程包括知识预处理（向量化存储）、检索优化和增强生成三大阶段。RAG技术在数字政府、智能客服、公文写作等领域广泛应用，即使非技术人员也能通过集成RAG的AI工具或浏览器插件享受其便利。"先检索，再生成"的RAG思维模式可应用于研究与写作、专业咨询等场景，提升AI回答的准确

文章详解vLLM与SGLang两种推理引擎的融合优势，vLLM通过PagedAttention优化内存管理，SGLang专注时间维度调度，两者结合形成空间与时间双重优化架构，解决LLM推理中的内存瓶颈与延迟问题。文章从架构灵活性、运营可扩展性和生态系统开放性三方面，为企业提供了构建高效、可扩展AI推理基础设施的完整路径，助力实现从实验到生产的平稳过渡。

在 Transformer 结构中，自注意力机制的计算和存储复杂度与序列长度成平方关系，这导致其在长序列建模时消耗大量的显存和计算资源。因此，如何在保证建模能力的前提下优化注意力机制的时空复杂度、提升计算效率，成为大语言模型的重要研究方向。当前的优化思路主要包括两类：一是通过近似注意力降低计算和内存需求，例如稀疏近似和低秩近似方法；二是结合硬件特性，探索更高效的实现方式。