SAGE框架创新性地将强化学习与技能库结合，通过Sequential Rollout实现跨任务技能迁移积累，以及Skill-integrated Reward双重激励机制提升技能质量。实验表明，相比传统方法，SAGE在任务完成率上提高8.9%，交互步骤减少26%，Token生成量降低59%，显著提升了LLM Agent的自我学习能力和实际应用效率，为AI编程开发提供了新思路。

SAGE框架创新性地将强化学习与技能库结合，通过Sequential Rollout实现跨任务技能迁移积累，以及Skill-integrated Reward双重激励机制提升技能质量。实验表明，相比传统方法，SAGE在任务完成率上提高8.9%，交互步骤减少26%，Token生成量降低59%，显著提升了LLM Agent的自我学习能力和实际应用效率，为AI编程开发提供了新思路。

文章详解了AI Agent的工作原理，区别于传统LLM，AI Agent通过工具调用、记忆和反应性实现任务自动化。核心ReAct循环包括推理、行动、观察和记忆迭代。系统架构分为感知层、决策层和行动层，可实现从简单反射型到多Agent协作的不同复杂度。结合LangChain、LangGraph等框架，开发者可构建能自主执行代码编写、数据分析等复杂任务的AI系统，是2025年程序员必备技能。

清华与阿里联合推出反思偏好优化(RPO)新框架，通过提示引导的反思机制增强大模型对齐效果。RPO先让模型生成初始响应，再由批判模型生成反思提示，最后基于提示生成修正响应，形成高对比度偏好对。实验证明，RPO比标准DPO产生更强的学习信号，训练更快速稳定，在减少幻觉方面表现卓越，为构建更可靠的大模型提供新思路。

本文提出面向工业标准文档的本体知识图谱框架，通过层次化本体建模、原子命题分解和知识图谱精炼三阶段处理，解决了工业标准文档结构复杂、规则密集等难题。实验表明，该方法相比传统技术平均F1提升64%，表格问答任务性能提升93.7%，为工业标准文档的理解与推理提供了有效解决方案。

文章介绍了三种增强RAG系统检索能力的查询转换技术：查询重写使查询更具体详细；Step-back提示生成更广泛的查询以获取更好上下文；子查询分解将复杂查询拆分为简单子查询。这些方法通过大模型和自定义提示模板实现，能显著提升检索信息的相关性、上下文和全面性，特别适用于复杂或多方面的领域。

本文详细介绍了在ModelScope平台上使用LLaMA-Factory微调Qwen2.5-VL-7B-Instruct大模型的完整流程。从注册登录、GPU环境配置、依赖安装到模型下载、参数设置和训练测试，提供了保姆级操作指南，使编程初学者无需深厚基础即可掌握大模型微调技术，体验AI模型定制能力。

本指南详细介绍如何使用LangGraph预构建组件和阿里云百炼平台快速构建AI代理系统。通过安装依赖、定义模型和工具函数、创建带记忆功能的代理，开发者可轻松实现智能问答功能。文中提供了完整代码示例，展示了代理如何回答日期查询和天气查询等实际问题，适合大模型开发者和编程初学者学习参考。

定位：知识刮削助手旨在补齐知识从原始位置（工单/文档）到向量知识库之间的自动化链路的空缺。核心能力：📥 多源接入 → 🤖 智能提取 → 🔄 知识泛化 → 💾 增量/全量更新 → 🔍 向量化同步多源接入:支持钉钉文档、工单、缺陷、SQL代码等主流平台；智能提取:基于 LLM 自动阅读内容并提取结构化知识；知识泛化:将单条 Q&A 扩展为多种提问方式,提升召回率；适用场景收集难 → 自动化采

AI Agent正重构编程开发范式，传统Infra需向"原生智能体"架构转型。与传统App确定性开发不同，Agent开发面临不确定性挑战，工程师需从工程思维转向科学实验思维。当前Agent Infra聚焦安全沙箱、工具体系等共性需求，主要应用于客服、研究、编程等场景。未来发展方向包括可调试性、记忆管理和低延迟性能，实现从"服务Agent构建"到"服务Agent智能进化"的跨越。这一变革为小白程序员