课程总结：回顾LLM架构、模型部署和运维数据管理课后作业：提交一份部署小模型并整理自有日志数据的报告。

本文为Google发布的Agent白皮书全文翻译。本文揭示了智能体如何突破传统AI边界，通过模型、工具与编排层的三位一体架构，实现自主推理与现实交互。它不仅详解了ReAct、思维树等认知框架的运作逻辑，更通过航班预订、旅行规划等案例，展示了智能体如何调用Extensions、Functions和Data Stores，将抽象指令转化为真实世界操作。文中提出的“智能体链式组合”概念，预示了未来多智能

本文为湖南某三甲医院设计的医疗系统开发架构与技术路线，采用微服务架构（Django后端、React/Vue前端）、MySQL与MongoDB混合数据库，并集成WebRTC、区块链、AI大模型（如DeepSeek）等技术，覆盖MDT会诊、一键转诊、肿瘤登记、慢病管理等核心功能。通过数据整合与智能化分析，旨在提升诊疗效率与区域医疗协同能力，结合渭南市卫健委大数据平台案例，强调数据安全与高效运维，由Ts

TsingtaoAI为北京某卫星通信公司交付AI赋能业务和研发实战训练营，课程一共3天，覆盖全体员工和研发人员。本课程基于该公司“天地海一体化”业务场景，融合最新AI工具链与大模型技术（如DeepSeek、Coze、通义法睿等），以“场景驱动、工具落地、技术深化”为核心逻辑，覆盖全员通用能力与研发专项能力，通过案例实战实现业务与技术的双提升。

2025年1月16日-19日武汉，TsingtaoAI联合北京博创鑫鑫教育科技，举行“具身智能与大模型融合创新技术”实训研讨会，本次会议面向高校AI教师和企业AI工程师群体，通过3天的技术研修和实操教学，通过将 AI 大模型与具备3D视觉的机器人相结合，为学员实践演示，带领学员深入理解通用具身智能的原理和应用。

MCP作为连接大模型与外部世界的桥梁，已悄然重塑开发者生态。它不是简单的API包装，而是标准化协议，让服务“AI-ready”，从而释放代理的潜力。本文将深度剖析适合MCP化的服务特征、封装过程中的核心技巧，以及如何定义一个优秀的MCP服务器，并通过业界标杆案例剖析其实践路径。

具身智能的未来之战，本质上将是一场软件范式的竞争。正如早期PC和智能手机的革命最终由操作系统和应用生态所定义，具身智能的泛化能力和落地速度，也取决于其软件开发工具链和范式的革新。本报告将聚焦于加速这一转折的三大核心软件范式，深入剖析其技术内涵、主流工具，并为具身智能开发者构建一份面向2026年的前瞻性技能图谱。

从特斯拉专注量产的Optimus Gen 2利用自动驾驶AI技术，到Boston Dynamics专为极端环境设计的特技机器人Electric Atlas，每款机器人都针对特定市场需求提供独特功能。中国企业如优必选机器人以1.6万美元的G1价格颠覆市场，而Agility Robotics的鸟类机器人Digit则通过创新的机器人即服务模式聚焦物流领域。

本实训方案围绕「多模态输入 -> 感知与理解 -> 行动执行 -> 反馈学习」的闭环过程展开。通过多模态数据的融合（包括听觉、视觉、触觉等），并结合DeepSeek模型和深度学习算法，方案实现了对自然语言指令的理解、物体识别和抓取、路径规划以及任务执行的完整流程。

2025年具身智能计算架构迎来重大变革，端侧芯片成为人形机器人竞争核心。NVIDIA Jetson Thor凭借Blackwell架构实现7.5倍推理效率提升，国产芯片如华为Ascend 960和地平线Journey 6P在异构计算领域取得突破。关键技术包括：强化学习策略蒸馏实现高频控制、传感器融合硬件加速、云边协同频率桥接技术。特斯拉Optimus和Figure 02展示了分布式计算与生态协同的