一位30岁、非计算机专业背景的职场人，计划从行政/运营岗位切入AI/无人机/半导体/新能源等新兴行业。通过与Kimi、文心一言、通义千问三大AI模型的对话，获得了为期两个月的转行准备方案，包括行业调研、技能学习、项目实践和求职准备等阶段。同时，文章分享了AI大模型学习资源，包括思维导图、学习手册、视频教程等，帮助零基础学习者入门AI大模型领域。

本文介绍了如何从零实现基于ReAct模式的智能Agent系统，核心内容包括： 系统架构：分为Agent核心框架、工具函数集合和执行引擎三部分 关键技术： 温度参数设置（推理任务设为0） 对话历史管理策略 安全工具函数实现 ReAct循环机制：通过"思考-行动-观察"模式驱动Agent工作 实战建议： Prompt设计原则 性能优化方案 调试技巧 提供完整代码实现，适合开发者学习

本文提出Mixture-of-Roles(MoR)方法，通过将大模型智能体能力解耦为推理者、执行者和总结者三个专门角色，采用LoRA模块实现参数高效微调。实验显示，该方法仅增加0.16B-0.36B可训练参数，即在StableToolBench等基准上显著提升性能（通过率最高提升超40%），同时保持模型通用能力。MoR框架通过角色感知门控和协同训练机制，有效解决了低秩结构在多样化技能学习中的表达瓶

检索增强生成(RAG)技术助力大模型应用落地 摘要：RAG技术通过接入外部知识库，有效提升大模型问答准确率，解决幻觉问题。其发展经历了从Naive RAG到模块化Modular RAG的演进，核心技术包括文档向量化、向量检索和结果重排序。该技术已广泛应用于文本问答、代码生成、知识库增强等多领域，成为大模型"最后一公里"应用的关键支撑。同时文章提供大模型系统学习路径，涵盖提示工程

大模型三大核心组件的关系解析：LLM是提供推理能力的"大脑"，但知识静止；RAG作为"记忆系统"连接外部知识库，实现动态更新和准确性；AI Agent则是赋予自主行动能力的"手脚"。三者并非竞争关系，而是根据应用场景灵活组合：LLM适用于纯语言处理，RAG提升信息准确性，AI Agent实现复杂任务自动化。这种分层架构共同构建了完整的人工

大语言模型推理分为Prefill和Decode两个阶段。Prefill阶段并行处理输入prompt，通过自注意力机制和KV Cache构建理解基础，是计算密集型阶段；Decode阶段串行生成输出，复用KV Cache逐步预测下一个token，是内存带宽密集型阶段。这种分工设计基于输入输出特性的根本差异，通过针对性优化各自性能瓶颈，实现了推理效率的最大化。

本文探讨了基于LangGraph框架的多智能体系统中控制权转移机制。文章首先介绍了LangGraph作为智能体编排框架的优势，重点分析了智能体交接的定义与重要性。通过房地产助手实例，详细展示了监督者模式下三智能体系统如何利用条件边机制实现任务路由，包括监督者智能体的提示词设计、路由函数实现和条件边配置。该机制通过专业化分工和动态控制权转移，有效解决了单个智能体处理复杂任务的局限性。

摘要： 文章探讨了智能体作为大模型应用和通用人工智能发展的关键路径，强调多智能体协作是解决复杂任务的核心。文章分析了中心化统筹和去中心化（workflow）两种协作模式，分别对比了其优缺点，并以旅行规划为例说明多智能体协作的必要性。尽管智能体在各行业有广泛应用潜力，但仍面临技术挑战。未来需开发者发挥想象力，从理论验证到实践落地，共同推动大模型技术的创新与突破。

大语言模型是一种能理解和生成文字的AI系统，通过海量数据预训练和人工微调获得智能。这类模型具备聊天、写作、翻译等多种能力，因其庞大的知识库、参数规模和高算力需求被称为"大"模型。它们已广泛应用于医疗、教育、汽车等领域，成为人类的智能助手。学习大模型技术需要系统掌握提示工程、平台开发、微调训练等核心技能，通过实战项目提升应用能力。目前各大科技公司都推出了成熟的大模型产品，掌握相关

本文系统阐述了大模型产品经理的培养路径，划分为五个阶段：1）计算机科学和AI/ML基础知识；2）大模型核心技术；3）产品管理与商业分析能力；4）实战项目经验；5）持续学习机制。文章不仅提供完整的学习框架，还配套丰富的免费资源包，包括学习路线图、视频教程、技术文档和面试题库等，帮助从业者从入门到精通。同时指出大模型人才缺口达47万，初级工程师平均薪资28K，展现该领域的巨大发展前景。