摘要： 2025年6月，Google推出轻量化大模型Gemma 3n，其创新设计（如分层嵌入PLE和AltUp机制）引发技术圈争议。半年后，DeepSeek通过理论论文揭示Gemma 3n的工程实践与数学最优解高度吻合：PLE对应“条件记忆”机制，AltUp则实现“宽残差流稀疏扩展”。研究表明，静态参数占比10%-30%时模型效能最优，而层级化部署和上下文感知门控是关键。Gemma 3n的“宽度扩

本文探讨了语义理解和语义检索在RAG架构中的区别与应用。语义理解是大模型固有的语言解析能力，在智能体架构中处于核心地位；而语义检索则是基于向量相似度计算的检索方法，主要用于匹配用户问题的相关文档。文章指出，向量数据库的本质是在传统数据库基础上增加向量计算功能，并非完全颠覆性技术。在RAG流程中，语义理解负责解析用户意图并生成查询参数，语义检索则负责召回相关信息。最后强调了AI大模型领域的人才需求和

构建高效AI智能体的关键：意图路由与查询重写技术 摘要：本文探讨了构建智能体系统的两大核心技术：意图路由和查询重写。意图路由通过精准分类将用户请求导向合适的工作流，而查询重写则优化自然语言表达为结构化查询。文章提供了通用Prompt模板，并介绍了HyDE等高级策略，强调这些预处理模块是区分普通对话机器人与智能业务助手的核心要素。随着AI大模型快速发展，掌握这些技术对应对未来AI领域人才需求具有重要

构建高效AI智能体的关键：意图路由与查询重写技术 摘要：本文探讨了构建智能体系统的两大核心技术：意图路由和查询重写。意图路由通过精准分类将用户请求导向合适的工作流，而查询重写则优化自然语言表达为结构化查询。文章提供了通用Prompt模板，并介绍了HyDE等高级策略，强调这些预处理模块是区分普通对话机器人与智能业务助手的核心要素。随着AI大模型快速发展，掌握这些技术对应对未来AI领域人才需求具有重要

本文系统梳理了当前主流的大模型推理部署框架，包括vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、Ollama和XInference等。这些框架在核心技术、性能优化和应用场景上各有特色：vLLM通过PagedAttention和连续批处理提升显存利用率；SGLang利用Radix树优化缓存复用；TensorRT-LLM深度优化NVIDIA GPU性能；Ollama简化本地部署；XInference

本文系统梳理了当前主流的大模型推理部署框架，包括vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、Ollama和XInference等。这些框架在核心技术、性能优化和应用场景上各有特色：vLLM通过PagedAttention和连续批处理提升显存利用率；SGLang利用Radix树优化缓存复用；TensorRT-LLM深度优化NVIDIA GPU性能；Ollama简化本地部署；XInference

本文探讨了如何通过构建记忆系统将LLM从无状态函数进化为智能Agent。文章指出，记忆分为短期记忆（上下文窗口）和长期记忆（向量数据库），并分析了各自的优化策略。短期记忆采用滑动窗口和摘要压缩，长期记忆通过RAG机制实现检索增强。最终提出记忆巩固机制，使两种记忆能动态流动，强调智能记忆的关键在于有价值信息的筛选而非全盘存储。文章还穿插了AI行业发展趋势和人才培养的广告内容。

AI Agent、Agentic Workflow与Agentic AI是人工智能领域三个关键概念：AI Agent作为自主执行单元，完成感知-决策-行动闭环；Agentic Workflow是结构化任务框架，协调多个Agent完成复杂流程；Agentic AI则是系统级范式，整合前两者并强调多Agent协作与治理。三者形成"执行单元-流程框架-系统范式"的递进关系，共同推动A

Chatbot 的交互模式早已为大众所熟知：用户通过命令行与 LLM 进行轮番对话。投资人曾对 Chatbot 市场持悲观态度，并非毫无依据。其核心问题在于交互过程的高认知负荷：用户需时刻紧盯屏幕，绞尽脑汁设计提示词（Prompt），最终还需手动将结果迁移至实际业务场景。这种 “不够顺畅” 的体验，导致效率提升有限，用户粘性极低。

智能体正从对话工具升级为自主决策系统，核心挑战转向如何设计可靠的结构。设计模式成为关键，旨在分层隔离不确定性、控制风险并拆分复杂任务。基础工作流模式包括并行化、链式执行和智能路由，提升效率与可靠性。高级模式引入反思机制、动态规划和多智能体协作，使系统具备自我修正能力。工具与知识模式则让智能体真正落地业务场景。这种结构化思维将决定智能体在业务执行层的上限，而不仅是模型本身的能力。