大模型Agent是结合了大规模神经网络模型和自主计算实体的技术，它具备强大的表达、学习和交互能力，能够在无人干预的情况下，根据环境信息自主决策和控制行为。简单而言之，agent是增强大模型能力的技术方案路径。主要包括：工具、工具选择方案，大模型工具应用3个部分。1用户给出一个任务(Prompt) -> 2思考(Thought) -> 3行动(Action) -> 4观察(Observation)

文章探讨Java开发者向AI大模型领域转型的技术路径与策略。分析Java开发者面临的技术迭代压力与职业天花板，同时指出其工程化思维和企业级开发经验是转型优势。提出渐进式转型路径、关键技术栈过渡方案和AI基础技能培养策略。强调Java工程经验在AI项目中的价值转化，包括设计模式应用和性能优化迁移。提供从初级到高级的实战项目建议和学习资源，帮助开发者把握AI时代机遇，实现"保Java攻AI"的职业发展

文章探讨Java开发者向AI大模型领域转型的技术路径与策略。分析Java开发者面临的技术迭代压力与职业天花板，同时指出其工程化思维和企业级开发经验是转型优势。提出渐进式转型路径、关键技术栈过渡方案和AI基础技能培养策略。强调Java工程经验在AI项目中的价值转化，包括设计模式应用和性能优化迁移。提供从初级到高级的实战项目建议和学习资源，帮助开发者把握AI时代机遇，实现"保Java攻AI"的职业发展

本文详细解析了大模型开发三大框架：LangChain(静态链式)、LangGraph(动态图状)和LangSmith(监控调试)，以及RAG、MCP、A2A等辅助技术。文章对比了各框架特性与应用场景，介绍了Context Engineering、分层记忆系统和知识图谱等技术如何提升大模型应用效能，为开发者构建高效AI应用提供全面指导。

本文详细解析了大模型开发三大框架：LangChain(静态链式)、LangGraph(动态图状)和LangSmith(监控调试)，以及RAG、MCP、A2A等辅助技术。文章对比了各框架特性与应用场景，介绍了Context Engineering、分层记忆系统和知识图谱等技术如何提升大模型应用效能，为开发者构建高效AI应用提供全面指导。

① Python所有方向的学习路线图，清楚各个方向要学什么东西② 600多节Python课程视频，涵盖必备基础、爬虫和数据分析③ 100多个Python实战案例，含50个超大型项目详解，学习不再是只会理论④ 20款主流手游迫解 爬虫手游逆行迫解教程包⑤ 爬虫与反爬虫攻防教程包，含15个大型网站迫解⑥ 爬虫APP逆向实战教程包，含45项绝密技术详解⑦ 超300本Python电子好书，从入门到高阶应有

大语言模型的浪潮推动了 AI Agent 相关研究快速发展，AI Agent 是当前通往 AGI 的主要探索路线。大模型庞大的训练数据集中包含了大量人类行为数据，为模拟类 人的交互打下了坚实基础；另一方面，随着模型规模不断增大，大模型涌现出了上 下文学习能力、推理能力、思维链等类似人类思考方式的多种能力。将大模型作为 AI Agent 的核心大脑，就可以实现以往难以实现的将复杂问题拆解成可实现的子

LangChain是一个基于大语言模型用于构建端到端语言模型应用的框架，它提供了一系列工具、套件和接口，让开发者使用语言模型来实现各种复杂的任务，如文本到图像的生成、文档问答、聊天机器人等。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！LangChain简化了LLM应用程序生命周期的各个阶段：复制代码开发阶段：使用LangChain的开源构建块和组件构建应用程序，利用第三方集成和模板快速启动

我们如何在本地安全地运行私有的LLMs呢？开源模型为此提供了可能的解决方案。本文将介绍七种方法。这是一个Python库，可以简化本地运行LLM的过程。Transformers的优点：自动模型下载提供代码片段非常适合实验和学习Transformers的缺点：需要对ML和NLP有深入了解需要编码和配置技能特点：Llama.cpp是一个基于C++的推理引擎，专门为Apple Silicon优化，可以运行

LLM Inference要做好需要算法以及工程系统性合作，会涉及到以下一些技术方向：1.Inference算法核心部分，Transformer inference过程及加速原理、一些主流的加速框架梳理；2.解码策略及调参，GreedySearch、BeamSearch、Sampling、top_k、top_p、temperature、no_repeated_ngram_size等优化；