本文分享了一个不涉及企业业务逻辑的AB实验Agent示例，旨在帮助小白和程序员学习大模型应用。该Agent具备AB实验统计学知识、配置经验、报告生成和业务建议能力，并详细介绍了其框架、Skill设计及运行效果。通过将AB实验方法论蒸馏成Skill并包装成Agent，读者可快速掌握如何利用AI实现数据驱动决策，为AB平台AI赋能提供参考。上篇分享的，由于涉及不少具体的企业业务知识，没办法公开更多细节

说真的，2025到2026这一年，看着身边一群搞Java的兄弟纷纷转型大模型，心里挺有感触的。我们当初入门的时候，都是从写接口、搭Spring Boot、连MySQL、配Redis开始，一天天稳扎稳打，以为凭着这些硬技能就能安安稳稳干到退休。可谁能想到，这两年大模型迭代速度直接拉满，从ChatGPT 4.0到国内的通义千问、文心一言，再到各类AI原生应用爆发，整条后端赛道的人都开始慌了——相信很多

想入行AI应用开发？别被高要求吓退！文章分享了实用的工具文档（LangChain/LlamaIndex、FastAPI、Docker、OpenAI Cookbook）、学习平台（DeepLearning.AI、DataWhale）及求职资源（BOSS直聘、拉勾、牛客网），建议先进入行业再逐步学习，并鼓励新手从实践小demo开始积累经验。🧰 工具与文档LangChain/LlamaIndex官网教

这个方案的逻辑更直接：图片本身不入向量库，让 VLM（GPT-4o / Claude）先把图片「翻译」成详细的文字描述，再把文字描述入库做检索。检索时用文字找文字，找到匹配摘要后，再取回原始图片送给 VLM 作答。为什么精度能到 90%？Caption 是模型读懂图片后的文字描述，包含了图中所有关键信息：数字、趋势、结构关系。文本检索本来就精度高，配合高质量 Caption，效果自然好。TypeS

大语言模型（Large Language Model，LLM）是指参数规模达到数十亿甚至万亿级别的深度学习语言模型，能够理解和生成人类语言，在2022年ChatGPT发布后引发全球AI革命。大模型预训练工程师是LLM领域的"金字塔尖"岗位，负责设计和训练大语言模型的基座，决定模型的能力上限。核心职责设计Transformer架构变体（FlashAttention、Mamba等）构建千卡/万卡级分布

如果说程序员已经是高薪职业，那么干AI的程序员，就是高薪中的高薪。学****AI大模型，就是冲刺高薪的最优解！零基础小白不知道从哪入门？有基础的程序员找不到系统学习路径？实战项目练手无门？面试不知道考什么？别慌！今天就给大家整理了一份【2026年最新版】AI大模型免费学习资源包，覆盖从入门到实战、从理论到面试、从基础到进阶的全流程，所有资料均已整理归档，无冗余、无套路，免费分享给每一位想抓住AI风

Claude Code 这类 agent 的成本优化，很多时候不是 prompt engineering，也不是 model switching，而是 backend context engineering。真正关键的地方在于：别让 Agent 用昂贵的探索，去补你本来就可以明确给出的后端信息。而是它把一个很少被单独拿出来讨论的问题讲清楚了：当我们开始让 Agent 真正接管全栈开发流程，后端不只

RAG 是一种通过附加数据增强 LLM 知识的技术。LLM 可以推理广泛的主题，

如果你通过AI替代了你，最后一步就是：不要告诉你的老板。​。

大语言模型（LLM）是一类专注于理解、生成和响应人类语言文本的神经网络，本质上属于深度神经网络范畴，其核心能力源于对海量公开文本数据的训练——训练语料甚至可覆盖互联网中绝大多数可获取的文本资源，相当于让模型“读遍全网”打下语言基础。名称中的“大”字有双重含义：一方面指训练依赖的数据集规模极其庞大，另一方面代表模型自身的参数数量惊人，通常可达数百亿乃至数千亿级别。这些参数是神经网络中的可调节权重，就