文章系统解析了AI Agent与Agentic AI的概念区别、应用与挑战，指出AI Agent是具备目标感知、推理决策能力的单一智能体，而Agentic AI是多智能体协作的生态系统。文章详细介绍了两种技术的架构、工作流程和实际应用场景，分析了各自的技术瓶颈和解决方案，并强调Agentic AI作为GenAI未来发展的重要方向，代表AI从"单兵作战"向"群体智能"的转变，是构建可解释、可治理、可

本文针对35岁+IT职场人的危机，提出智能体(Agent)开发作为解决方案。智能体是AI走向实用的关键，不仅能思考还能执行，使用门槛较低，适合有经验的程序员快速掌握。当前市场上智能体开发人才稀缺，掌握此技术可成为职业转折点，让老程序员经验重获价值，实现薪资提升和职业转型。鼓励程序员抓住智能体风口，实现技术转身，在AI时代找到新的发展空间。35岁，已经成为职场人的魔咒。尤其是IT行业打工人。很多人到

RAG（检索增强生成）技术通过外部知识库检索解决大模型幻觉、知识时效性和领域专业问题。文章详解RAG工作原理：准备阶段包括文档分块、向量化与索引构建；回答阶段涵盖召回、重排和生成。提供Python代码示例，展示如何构建RAG系统，并介绍其在智能客服、文档问答和法律等领域的应用，同时展望多模态融合、知识图谱结合及模型轻量化等未来趋势。在大模型盛行的今天，检索增强生成（Retrieval-Augmen

这两种分数都基于 n-gram 的重叠程度进行计算。尽管比较的侧重点不同（例如，BLEU 更侧重精确率，ROUGE 更侧重召回率），但其核心思想都是：共享的词语片段越多，得分就越高。这种方式相对简单，因为如果输出文本使用了不同的措辞，得分就会较低。所有传统指标最适用于存在标准答案的应答场景，但对于如今我们构建的 LLM 应用而言，它们往往并非最合适的选择。03。

1、主流的开源大模型体系有哪些，并简要介绍它们的特点？这个问题考察面试者对当前大模型生态的了解，包括如 Transformer-based 模型（如 BERT, GPT 系列）、T5、Switch Transformer 等，以及它们的架构特点和应用场景。2、解释 prefix LM 和 causal LM 的区别，并给出实际应用案例。本题涉及语言模型的两种不同模式，前者可用于双向上下文预测，后者

本文基于多智能体架构构建智能理赔系统，通过Agentic RAG、Context Engineering、运筹学风险评分等核心技术，实现从材料采集到风险评估的端到端智能化。系统采用四层架构，支持多模态识别与数据融合，部署灵活，实现理赔时效缩短80%，风险识别准确率提升至90%，运营成本降低60%，为保险理赔提供高效精准的解决方案。

微软推出Agent Lightning框架，实现了AI Agent与强化学习训练的完全解耦。该框架基于MDP建模，引入统一数据接口和分层强化学习架构，通过"Training-Agent"解耦设计，无需修改Agent代码即可高效训练。实验证明，该框架在Text-to-SQL、开放域问答等任务上展现稳定性能提升，有望成为AI Agent训练的新范式。

在人工智能（AI）的浪潮中，AI Agent（智能体）正逐渐成为下一代智能交互与自主决策系统的核心范式。本文旨在为AI相关专业的学生与科研人员清晰阐释AI Agent的基本概念、核心特征，梳理其发展历程，并通过与Chatbot（聊天机器人）的技术对比，揭示AI Agent所带来的“智能跃迁”，最后展望其未来发展前景与挑战。

行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。你可以把它理解为：我提前告诉模型「你可以调用这些函数，并且它们的功能和参数是这样的」，模型在生成回答

人类认知科学已经研究了几十年，我们知道人类的大脑通过一些关键的“维度”（比如“动物 vs 非动物”、“有生命 vs 无生命”、“大的 vs 小的”）来组织和理解成千上万的物体。简单来说，作者想知道：如果我们把一个LLM或MLLM当作一个“数字被试”，让它完成和人类一样的认知任务，我们能否从它的行为中“反向工程”出一张它的“内心概念地图”，并看看这张地图和人类的以及人脑中的地图有多相似。这一步是技术