初次接触ReAct，不少人会下意识拆解为“Re（再次）+Act（行动）”，进而误解为“重复执行任务”的机制。这恰恰偏离了其核心内涵——ReAct的真正全称是“Reason（推理）+Act（行动）”，本质是赋予AI“先想清楚，再动手做”的决策逻辑，模拟人类处理复杂事务的自然流程。举个企业场景中的例子：如果领导交给你一项任务——“整理本季度华东区域的客户复购数据，对比上季度找出波动原因，并给出优化建议

初次接触ReAct，不少人会下意识拆解为“Re（再次）+Act（行动）”，进而误解为“重复执行任务”的机制。这恰恰偏离了其核心内涵——ReAct的真正全称是“Reason（推理）+Act（行动）”，本质是赋予AI“先想清楚，再动手做”的决策逻辑，模拟人类处理复杂事务的自然流程。举个企业场景中的例子：如果领导交给你一项任务——“整理本季度华东区域的客户复购数据，对比上季度找出波动原因，并给出优化建议

35岁从来不是AI工程师的“职业终点”，而是行业发展成熟过程中，从业者重新定位自我的“转型起点”。AI行业的核心竞争力，从来不是“年龄数字”，而是“持续创造价值的能力”。无论是深耕技术成为领域专家，还是转型产品链接市场，抑或是结合行业场景打造复合型能力，只要找准方向、主动突破，35岁以上的AI工程师依然能在这个充满机遇的领域，开辟属于自己的新赛道，书写职业发展的新篇章。

35岁从来不是AI工程师的“职业终点”，而是行业发展成熟过程中，从业者重新定位自我的“转型起点”。AI行业的核心竞争力，从来不是“年龄数字”，而是“持续创造价值的能力”。无论是深耕技术成为领域专家，还是转型产品链接市场，抑或是结合行业场景打造复合型能力，只要找准方向、主动突破，35岁以上的AI工程师依然能在这个充满机遇的领域，开辟属于自己的新赛道，书写职业发展的新篇章。

2024年11月，Anthropic公司发布了MCP（Model Context Protocol）协议，翻译过来就是：模型上下文协议，注意它是一种协议，可以理解为一种规范，比如手机的充电头TOP-C接口一样，只要充电器厂商使用了这种接口进行制作，手机就能够充电，为了方便手机充电，国内的绝大多数手机充电口已经统一为TOP-C接口，除了苹果。MCP的出现成功让大模型提供了访问外部服务的机会，从靠嘴巴

2024年11月，Anthropic公司发布了MCP（Model Context Protocol）协议，翻译过来就是：模型上下文协议，注意它是一种协议，可以理解为一种规范，比如手机的充电头TOP-C接口一样，只要充电器厂商使用了这种接口进行制作，手机就能够充电，为了方便手机充电，国内的绝大多数手机充电口已经统一为TOP-C接口，除了苹果。MCP的出现成功让大模型提供了访问外部服务的机会，从靠嘴巴

大语言模型实际上是一个“大规模生成式预训练语言模型”，其核心目标是通过数学与工程方法探寻人类语言规律，进而实现对文本的理解与生成。这一技术的底层逻辑，源于对人类语言“路径依赖”特性的捕捉——当人们表达时，前文的内容会对后文形成约束（例如“今天天气”后接的内容必然与天气相关），而模型正是通过学习这种约束关系完成对“下一个字符”的预测。传统语言模型基于N元文法构建，受限于训练数据规模与计算能力，仅能基

大语言模型实际上是一个“大规模生成式预训练语言模型”，其核心目标是通过数学与工程方法探寻人类语言规律，进而实现对文本的理解与生成。这一技术的底层逻辑，源于对人类语言“路径依赖”特性的捕捉——当人们表达时，前文的内容会对后文形成约束（例如“今天天气”后接的内容必然与天气相关），而模型正是通过学习这种约束关系完成对“下一个字符”的预测。传统语言模型基于N元文法构建，受限于训练数据规模与计算能力，仅能基

本文详细介绍如何使用LLM+Agent+RAG+FastAPI构建智能检索增强生成工作流。作者通过客服支持项目实践，探讨Agentic RAG与传统RAG的区别、智能体架构设计、检索功能优化、提示工程等关键技术。分享了将复杂检索函数拆分为小型专用函数、使用结构化响应等实用经验，并展望了多代理系统和自主代理的未来发展方向。一直以来都在想用 LLM + Agent + RAG + FastAPI 搭建

本文详细介绍如何使用LLM+Agent+RAG+FastAPI构建智能检索增强生成工作流。作者通过客服支持项目实践，探讨Agentic RAG与传统RAG的区别、智能体架构设计、检索功能优化、提示工程等关键技术。分享了将复杂检索函数拆分为小型专用函数、使用结构化响应等实用经验，并展望了多代理系统和自主代理的未来发展方向。一直以来都在想用 LLM + Agent + RAG + FastAPI 搭建