本文详细介绍了如何为AI智能体实现记忆系统，涵盖短期记忆和长期记忆的构建方法。通过LangChain、Pydantic AI和Agno三大框架，开发者可创建能记住用户信息的AI智能体，提升用户体验。文章还探讨了高级记忆技巧、生产环境部署、监控和安全考虑，帮助开发者构建真正智能、个性化的AI系统，解决AI"金鱼记忆"问题，将AI从简单工具转变为智能伙伴。

本文提出LLM驱动行业智能体的五级能力成熟度模型，分析了记忆、规划、工具使用三大核心技术的演进路径，详述了从简单流程执行到多智能体协同的行业应用实践，建立了基础能力和行业实践双维度评估体系，并探讨了知识鸿沟、仿真环境等挑战与未来发展方向，为构建下一代行业智能体提供了清晰路线图。

当人工智能翻译系统达到人类专家水平时，训练它的专家却失去了价值。这个颇具讽刺意味的场景，正是当前AI重塑就业市场的缩影。脉脉《2025年度人才迁徙报告》描绘了一幅矛盾的图景：2025年1-10月，AI新发岗位量同比狂飙543%，单月最高增幅甚至超过11倍。算法工程师、大模型算法稳居热门岗位榜首。与此同时，国际劳工组织警告，全球四分之一的岗位可能被生成式AI改变。

AI 大模型技术经过2024年的狂飙，2025随着deepseek的爆火，必将迎来应用的落地，对 IT 同学来讲，这里蕴含着大量的技术机会，越来越多的企业开始招聘 AI 大模型岗位。本文梳理了 AI 大模型开发技术的面试之道，从等不同知识维度，试图找到一个共同的面试速成模式，希望对 IT 同学有所助益。

大模型面试要点速览 本文整理了大模型和Transformer相关的核心面试问题及回答建议，涵盖模型原理、应用场景、性能优化等多个维度。主要内容包括： 模型基础 大模型定义：参数量巨大的深度学习模型（如GPT） Transformer核心：自注意力机制和编码器-解码器结构 关键技术 注意力机制工作原理：Query/Key/Value三组件动态加权 多头注意力优势：多子空间信息捕捉 位置编码作用：补充

LLM（Large Language Model，大型语言模型）是指基于大规模数据和参数量的语言模型。Transformer架构：大模型LLM常使用Transformer架构，它是一种基于自注意力机制的序列模型。Transformer架构由多个编码器层和解码器层组成，每个层都包含多头自注意力机制和前馈神经网络。这种架构可以捕捉长距离的依赖关系和语言结构，适用于处理大规模语言数据。自注意力机制（Se

本篇原文来自于作者Rohit Patel的长篇雄文《Understanding LLMs from Scratch Using Middle School Math-A self-contained, full explanation to inner workings of an LLM》（用中学数学从零开始理解大型语言模型：LLM内部原理的完整全解读》）。由于中英文表达的差异以及较多的数据科学

2025年，技术浪潮的分水岭已清晰可见。当一部分Java开发者仍在“微服务”、“高并发”的内卷中竞争时，另一部分人已凭借 “Java + 大模型” 的复合技能，驶入了职业发展的快车道。数据显示，AI应用开发岗位需求正爆发式增长，其中大模型相关岗位的招聘薪资下限均值已达4.7万元/月，而掌握此项技能的Java高级开发，月薪范围普遍在30K至80K之间。

文章解析了多模态大模型的"三位一体"架构（视觉编码器、语言模型和连接器），对比了LLaVA的"大道至简"AnyRes技术与Qwen3-VL的"深度融合"DeepStack技术。前者通过输入端创新处理高分辨率图像，后者在模型内部实现多层次视觉信息注入。两种技术路线殊途同归，共同推动多模态大模型从感知走向推理与执行，最终实现真正的多模态统一，构建AI与物理世界的桥梁。

本文全面综述了大语言模型工具使用能力，系统梳理了其基本概念、发展历程、核心能力（规划、指令生成、回复生成）及两种主要范式（代码式与接口式工具）。文章总结了相关数据集与评测方法，探讨了情境学习、监督微调等能力提升策略，并分析了工具使用在智能体和具身智能领域的应用。最后，指出了高延迟、数据集统一、幻觉缓解等未来研究方向，为研究者提供了全面的技术参考。