AI中的分块是指将大型文档分割成称为“chunk”的较小片段。这些片段可以是段落、句子、词组或受token限制的片段，这使得模型能更轻松地仅搜索和检索所需内容。这种分块技术对于优化检索增强生成（RAG）的性能至关重要。如何开始？可以从512 tokens 搭配 10-15%的重叠率开始。如何优化？调试参数，多使用递归分块和句子分块，语义分块还是不够优秀。如何测评？上号 chunking_evalu

正如前文所述，AutoGen 的设计哲学根植于"以对话驱动协作"。它巧妙地将复杂的任务解决流程，映射为不同角色的智能体之间的一系列自动化对话。基于这一核心理念，AutoGen 框架持续演进。我们将以 0.7.4 版本为例，因为它是截止目前为止最新版本，代表了一次重要的架构重构，从类继承设计转向了更灵活的组合式架构。为了深入理解并应用这一框架，我们首先需要讲解其最核心的构成要素与底层的对话交互机制。

正如前文所述，AutoGen 的设计哲学根植于"以对话驱动协作"。它巧妙地将复杂的任务解决流程，映射为不同角色的智能体之间的一系列自动化对话。基于这一核心理念，AutoGen 框架持续演进。我们将以 0.7.4 版本为例，因为它是截止目前为止最新版本，代表了一次重要的架构重构，从类继承设计转向了更灵活的组合式架构。为了深入理解并应用这一框架，我们首先需要讲解其最核心的构成要素与底层的对话交互机制。

在做智能解决方案系统的这段时间，我踩了不少坑，也学到了一些东西。ReAct范式确实在Agent落地方面解决了很多实际问题，总结下来主要是这个方面：可控性比智能性更重要用户说"只要3页"，AI如果生成20页，即使内容再好，用户体验也是失败的。问题的根源在于AI的决策过程不透明，用户无法知道AI为什么生成了20页。ReAct让AI的思考过程变得透明，用户可以看到AI的推理过程，从而控制输出。这比让它变

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就在前段时间的两会上，“人工智能”再次被提及，并成为国家战略的焦点。这一举措预示着在接下来的十年到十五年里，人工智能将获得巨大的发展红利。同时意味着，技术革命正在从互联网+向人工智能+逐步迈进，我们将迎来新一轮技术革新和人才需求的增长。毫无疑问，AI 应用型工程师一定是未来最紧俏的岗位。在过去的一年多时间里，我持续关注着大型模型的发展趋势，并且尽可能地进行了尝试和实践。在学习的一过程中，也遭遇了不

一、 WAF 应用防火墙][二、IDS 入侵检测系统：][三、IPS 入侵防御系统（入侵检测+入侵防御）][四、SOC 安全运营中心][五、SIEM 信息安全和事件管理][六、Vulnerability Scanner漏洞扫描器][七、UTM 统一威胁管理][八、DDOS防护][九、FireWall 防火墙][十、VPN 虚拟专用网络][十一、 上网行为管理][十二、 云安全技术/主机安全][十三

AutoGPT是第一个爆火的自主AI Agent框架，提供一系列工具让用户构建和使用自治代理。其功能涵盖代理创建模块“Forge”、性能评测基准agbenchmark、排行榜以及易用的UI和CLI接口。

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整体来看，2026 届 AI 校招市场正呈现 “需求稳增、结构优化、薪酬分化” 三大特征：需求端，企业从 “泛 AI 招聘” 转向 “精准筛选”，技术深度与垂直能力成核心；供给端，具备扎实数学基础、实战项目经验的应届生更具竞争力；薪酬端，核心技术岗与支持岗的差距持续拉大，行业资源向高端人才集中。随着 AI 技术进一步深入产业，企业对 “高素质、高潜力”AI 应届生的需求将持续增长。