AI Agent是赋予大模型工具调用能力的智能系统，具有自主性、反应性等五大特征。它由大语言模型、记忆、规划和工具使用四大核心组件构成，通过感知-思考-决策-行动-学习的工作流程闭环运行。AI Agent能自动完成多步骤复杂任务，大幅提升效率，已在客服、营销、金融等领域广泛应用，未来发展前景广阔但面临数据隐私等挑战。

AI Agent是赋予大模型工具调用能力的智能系统，具有自主性、反应性等五大特征。它由大语言模型、记忆、规划和工具使用四大核心组件构成，通过感知-思考-决策-行动-学习的工作流程闭环运行。AI Agent能自动完成多步骤复杂任务，大幅提升效率，已在客服、营销、金融等领域广泛应用，未来发展前景广阔但面临数据隐私等挑战。

文章详解了五种优化大语言模型微调的方法：LoRA通过低秩矩阵减少训练参数；LoRA-FA冻结矩阵A降低内存需求；VeRA共享随机矩阵并训练缩放向量，参数效率最高；Delta-LoRA通过梯度更新W增强表达能力；LoRA+为矩阵B设置更高学习率提升训练效率。这些方法使大模型微调在有限计算资源下成为可能，适用于不同场景和精度需求。

文章详解了五种优化大语言模型微调的方法：LoRA通过低秩矩阵减少训练参数；LoRA-FA冻结矩阵A降低内存需求；VeRA共享随机矩阵并训练缩放向量，参数效率最高；Delta-LoRA通过梯度更新W增强表达能力；LoRA+为矩阵B设置更高学习率提升训练效率。这些方法使大模型微调在有限计算资源下成为可能，适用于不同场景和精度需求。

文章讲述了如何通过优化缓存设计而非模型调优来解决大模型语义缓存系统中的高假阳性问题。作者通过实验发现，采用"最佳候选原则"，预加载高质量FAQ和战略干扰项，并引入质量控制机制，能将假阳性率从99%大幅降低至3.8%。研究表明，缓存架构设计是减少假阳性的最强大杠杆，而非模型选择或阈值调整，这对任何依赖RAG语义缓存的系统都有重要指导意义。

文章讲述了如何通过优化缓存设计而非模型调优来解决大模型语义缓存系统中的高假阳性问题。作者通过实验发现，采用"最佳候选原则"，预加载高质量FAQ和战略干扰项，并引入质量控制机制，能将假阳性率从99%大幅降低至3.8%。研究表明，缓存架构设计是减少假阳性的最强大杠杆，而非模型选择或阈值调整，这对任何依赖RAG语义缓存的系统都有重要指导意义。

本文介绍了Docker Model Runner (DMR)如何通过原生集成vLLM后端，从实验特性转变为生产级组件。DMR采用双轨路由机制，支持GGUF(开发环境)和Safetensors(生产环境)两种格式，遵循"显式优于隐式"的工程哲学。与Ollama相比，DMR提供更确定性的模型精度控制和基础设施即代码(IaC)集成，使企业能够以标准化、容器化的方式构建LLM基础设施，降低运维认知负担。

本文介绍了Docker Model Runner (DMR)如何通过原生集成vLLM后端，从实验特性转变为生产级组件。DMR采用双轨路由机制，支持GGUF(开发环境)和Safetensors(生产环境)两种格式，遵循"显式优于隐式"的工程哲学。与Ollama相比，DMR提供更确定性的模型精度控制和基础设施即代码(IaC)集成，使企业能够以标准化、容器化的方式构建LLM基础设施，降低运维认知负担。

本文探讨了AI Agent在处理大量工具时面临的"上下文臃肿"和"数据冗余"问题，提出"代码执行模式"作为解决方案。该模式让Agent生成代码而非直接调用工具，在沙箱环境中执行。优势包括：按需加载工具提升效率、支持复杂控制流、内置隐私保护、可积累可复用技能。这种方法可将Token使用量从150,000降至2,000，实现98.7%的优化，是AI Agent架构的重要进化方向。

本文探讨了AI Agent在处理大量工具时面临的"上下文臃肿"和"数据冗余"问题，提出"代码执行模式"作为解决方案。该模式让Agent生成代码而非直接调用工具，在沙箱环境中执行。优势包括：按需加载工具提升效率、支持复杂控制流、内置隐私保护、可积累可复用技能。这种方法可将Token使用量从150,000降至2,000，实现98.7%的优化，是AI Agent架构的重要进化方向。