大模型 LLM 训练，简单说就是先让模型 “读万卷书”—— 用海量数据（比如全网文本）做 “预训练”，让它学懂语言规律、常识和基础逻辑，就像给模型搭好 “知识框架”。之后会通过 “监督训练” 教它按人类需求回答，再用 “强化训练” 让回答更贴合人的偏好，这一整套下来是让模型从 “有知识” 变 “会做事”。而微调是针对训练好的大模型 “再补课”—— 用少量特定领域数据（比如医疗、法律文本）接着训，不

大模型 LLM 训练，简单说就是先让模型 “读万卷书”—— 用海量数据（比如全网文本）做 “预训练”，让它学懂语言规律、常识和基础逻辑，就像给模型搭好 “知识框架”。之后会通过 “监督训练” 教它按人类需求回答，再用 “强化训练” 让回答更贴合人的偏好，这一整套下来是让模型从 “有知识” 变 “会做事”。而微调是针对训练好的大模型 “再补课”—— 用少量特定领域数据（比如医疗、法律文本）接着训，不

AI智能体已进化为"数字同事"，具备记忆、规划与自主决策能力，可重构人机协作边界。文章详解了智能体在销售、HR、财务、客服等全岗位的应用场景，提供从需求明确到风险把控的四步实施法。未来将向多智能体协同发展，让员工从繁琐事务中解放，聚焦创新工作，成为企业增长的核心动力。在数据爆炸与效率竞赛的当下，AI 智能体已从被动响应的 “助手” 进化为主动驱动的 “数字同事”。与传统工具不同，这类具备记忆、规划

AI智能体已进化为"数字同事"，具备记忆、规划与自主决策能力，可重构人机协作边界。文章详解了智能体在销售、HR、财务、客服等全岗位的应用场景，提供从需求明确到风险把控的四步实施法。未来将向多智能体协同发展，让员工从繁琐事务中解放，聚焦创新工作，成为企业增长的核心动力。在数据爆炸与效率竞赛的当下，AI 智能体已从被动响应的 “助手” 进化为主动驱动的 “数字同事”。与传统工具不同，这类具备记忆、规划

本文面向非AI背景开发者，介绍大模型应用开发的入门知识。文章指出参与大模型应用开发无需深厚AI知识，重点在于掌握Prompt Engineering技巧、理解RAG技术实现知识检索增强，以及利用MCP协议构建AI Agent生态。通过学习这些技术，开发者可以开发出具有实际业务价值的大模型应用，并在AI浪潮中找到自己的定位。

本文面向非AI背景开发者，介绍大模型应用开发的入门知识。文章指出参与大模型应用开发无需深厚AI知识，重点在于掌握Prompt Engineering技巧、理解RAG技术实现知识检索增强，以及利用MCP协议构建AI Agent生态。通过学习这些技术，开发者可以开发出具有实际业务价值的大模型应用，并在AI浪潮中找到自己的定位。

本文分享了多智能体React模式在生产环境中的实践与优化，针对工具调用延迟、上下文膨胀、中间态缺失、循环失控与监督缺位等五大挑战提出了创新解决方案。通过流式XML工具调用提升响应速度，采用上下文压缩减少传输开销，引入"万能agent"兜底机制确保规划完整性，设计总结输出工具改善用户体验，并实现即插即用的MCP服务强化过程监督。这些优化显著提升了系统性能和用户体验，为多智能体系统开发提供了宝贵经验。

本文分享了多智能体React模式在生产环境中的实践与优化，针对工具调用延迟、上下文膨胀、中间态缺失、循环失控与监督缺位等五大挑战提出了创新解决方案。通过流式XML工具调用提升响应速度，采用上下文压缩减少传输开销，引入"万能agent"兜底机制确保规划完整性，设计总结输出工具改善用户体验，并实现即插即用的MCP服务强化过程监督。这些优化显著提升了系统性能和用户体验，为多智能体系统开发提供了宝贵经验。

笔者第一次接触到understanding这个在AI领域的concept时还是在爱丁堡大学读Master时在NLU+（Natural Language Understanding）的课上，当时Professor Frank Keller在第一课对NLU的定义如下：inputoutput如何让模型去理解输入，从而去处理一些下游的任务。

业内对Agent的定义，现在还挺乱的。宽松点说，只要接入大模型，能聊两句就算；严格派则觉得，必须像人一样思考、决策、搞定复杂活儿才行。Stage 1：聊天机器人，像ChatGPT，纯对话。Stage 2：推理者，o1-preview那种，能简单解决问题。Stage 3：Agent，能替你自主干活——这就是咱们今天的主角。Stage 4：创新者，帮助发明新东西。Stage 5：组织级AI，包揽整个团