近年来，随着深度学习技术的迅猛发展，AI大模型已经成为人工智能领域的重要研究方向和热点话题。AI大模型，指的是拥有巨大参数规模和强大学习能力的神经网络模型，如BERT、GPT等，这些模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了令人瞩目的成果。AI大模型的意义不仅在于其巨大的参数规模和学习能力，更在于它们对于解决现实世界复杂问题的潜力。这些模型可以通过大规模数据的学习，自动发现数据之间的关联性和特征，

本篇文章系统梳理了五种主流的 AI Agent 设计模式：ReAct、CodeAct、Agentic RAG、Self-Reflection 以及 Multi-Agent Planner。它们的本质区别在于控制结构和行动空间：ReAct强调“思考—行动”闭环，CodeAct将行动升华为可编程代码，Agentic RAG 在检索上引入智能规划，Self-Reflection通过自评与修正提高输出质量

Component你是一个专业的客服总结专家，负责将多个Agent的处理结果整合为一份给用户的标准回复。输出要求：1. 语气亲切、专业，先致歉（如有问题）再解决2. 合并重复信息，去除内部术语（如"工单"改为"我们已为您登记"）3. 如果多个Agent都建议转人工，必须设置 humanHandoff=true4. 输出必须为JSON格式："reply": "给用户的最终回复文本","actions

下面的代码为 SFT Trainer 提供模型、数据集、LoRA 配置、Tokenizer 和训练参数。

参考 Finetune LLaVA on Custom Datasets[13]将训练样本以列表的形式保存到 json 文件，其中每一个样本是一个字典，它至少包含三个字段：id：全局唯一的字符串image：图片的路径，可以是绝对路径，也可以是相对于image_folder的相对路径conversations：人类和语言模型的对话。

日志查看端口冲突OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11435 ollama serve # 指定新端口。

（1）📢 Ollama安装deepseek-r1:7b> deepseek模型大小根据个人电脑的配置选择，最好是大于1.5b。Windows系统进入命令提示，通过ollama下载deepseek-r1:7b

等任务。

通过精心设计的 Prompt，我们可以将抽象的业务需求转化为模型可执行的具体指令。"根据以下用户问题和背景文档，生成简洁明了的答案：\n用户问题：{question}\n背景文档：{context}"这种结构化表达让模型明确 “需要做什么”，避免陷入语义模糊的困境。Prompt 工程不仅是技术实践，更是人机协作的艺术。从简单的指令生成到复杂的流程编排，每一个精心设计的 Prompt 都是连接人类意

大语言模型（LLMs）在电子设计自动化（EDA）流程中的引入，芯片和系统设计的安全性迎来了新的机遇和挑战。LLMs不仅能有效识别和填补漏洞，还可能带来新的攻击途径，该技术尚处于早期发展阶段，但其潜在影响逐渐显现。在EDA工具中整合LLMs有望大幅缩短设计时间、降低成本，并增强芯片和系统的安全性。传统EDA工具通常依赖于机器学习和推理引擎，而LLMs的引入则为设计流程提供了更丰富的信息和优化能力。通