这两种方式在工具和编排方式上有所不同。链采用预定义的线性工作流，而。

2025年的AI行业，机遇的聚光灯已清晰聚焦于！当大模型技术从前沿探索逐步沉淀为数字时代的基础设施，真正的核心竞争力不再是单纯的技术研发，而是将技术转化为实际落地价值的能力——谁能啃下“应用落地”这块硬骨头，谁就握住了行业新一轮发展的“黄金钥匙”。字节跳动组建专项攻坚组，7支团队同步推进Agent技术研发，覆盖电商智能运营、内容自动化创作等核心业务场景智联招聘最新数据：大模型相关岗位招聘需求同比激

如今，AI Agent已不再是“玩具项目”，而是企业智能化的关键入口。真正的挑战，不在模型，而在体系。这套架构提供了一种工程化思维：让运行环境、工具集、框架、监控、IDE和模型基座形成“六层闭环”，让智能体具备持续学习、可控演化的能力。当一个Agent拥有了标准化的环境、可靠的调用链、清晰的监控与多模型支撑，它就不再是“一个Demo”，而是一个真正能落地、能带来业务价值的智能系统。

大模型的价值最终要通过落地应用实现，而部署工程师就是打通这一环节的关键角色。云端部署：核心是搭建推理加速平台，比如针对Qwen-7B、Llama等主流模型做定制化加速优化；同时负责大模型推理引擎的开发与运维，在高并发用户场景下，平衡延迟、吞吐量与用户体验，保障服务稳定。端侧部署：聚焦消费级GPU/NPU、边缘设备（如手机、物联网设备）的模型适配与部署，核心挑战是实现大模型的轻量化（如量化、剪枝），

大模型，其英文表述为 Large Model，也就是大型模型，在早期还有 Foundation Model（基础模型）这一称呼。作为“人工智能预训练大模型”的简称，它包含的“预训练”是一项关键技术，这部分内容将在之后详细说明。在日常交流里，人们说的大模型，一般指的是语言大模型（Large Language Model，简称 LLM，又称大语言模型），这是当前应用范围最广的一种。除了语言大模型，还有

在人工智能浪潮席卷全球的当下，大模型算法工程师已然成为驱动技术突破与产业升级的核心角色。无论是刚入门的程序员小白，还是想转型深耕AI领域的开发者，想要跻身这一高薪热门赛道，一套系统的备考方案必不可少。本文整理了大模型算法工程师备考的完整指南，涵盖核心知识点拆解、实战技巧点拨、分阶段备考计划，还补充了部署运维、前沿跟踪及面试冲刺要点，助力大家高效备战，少走弯路！大模型算法工程师的知识体系如同建筑地基

科学的核心在于有可落地的方法、可衡量的标准，上下文工程正是如此。做好它需要系统整合多种信息与工具，包括：任务说明与解释、少样本示例（few-shot examples）、检索增强生成（RAG）、相关数据集、工具调用配置、任务状态、对话历史记录、信息压缩策略等。这里有明确的“红线”：信息太少或格式不规范，LLM就缺少做出优质响应的“原料”，输出结果会偏离预期；信息过多或无关，不仅会消耗更多Token

LangGraph是基于Pregel模型的Python框架，用于构建状态化、多步骤AI应用。其核心特点包括状态管理、多步骤处理、记忆功能、可中断和可恢复机制。通过StateGraph定义节点和边，结合Channels实现节点通信，Checkpoints提供状态持久化。适用于AI代理系统、复杂工作流和数据处理流水线，支持条件分支、并行处理和流式输出等高级特性，与LangChain生态系统无缝集成，是

文章通过一张图展示AI Agent的五层架构：Prompt提示词、LLM大模型、Memory知识库、Planning任务规划和Action行动执行。这五个模块协同工作，形成从用户输入到任务完成的闭环机制，使Agent具备自主性、适应性和学习能力。真正的AI Agent是系统工程，需设计清晰的任务边界和合理的交互流程。

本文系统梳理了AI Agent的发展历程、核心理念与主流协议，重点介绍了Golang生态下的Eino和tRPC-A2A-Go工程化框架。文章详细解析了MCP与A2A协议的区别与应用场景，ReAct等思考框架的实现原理，并通过实际案例展示如何构建多Agent协同系统。最后探讨了Agent的可观测性与人机协同机制，为开发者提供了从理论到实践的完整指南，助力高效开发复杂AI Agent应用。