本文探讨AI Agent从上下文工程向记忆工程的演进，指出多数Agent失败源于记忆问题而非推理。解析LLM的三大记忆缺陷，提出构建分层记忆系统解决方案，并针对多智能体协作，阐述记忆工程的五大支柱。记忆工程使Agent获得连续性、学习能力和协作基础，是构建可靠、可信、有能力AI系统的关键。

近日，工行透露，其事实上，工行早在2024上半年就开始在行内部署并试点应用DeepSeek系列开源大模型，而本次引入的DeepSeek最新开源大模型具备较强的复杂推理能力，进一步丰富了工行大模型矩阵，工行表示，在DeepSeek最新开源大模型引入过程中，其通过一系列技术手段提升模型部署效率，压降推理成本，提高吞吐量。该行通过在重点领域率先试点，实现应用突破，接下来，工行将围绕“领航AI+行动”，进

当下的程序员群体，正遭遇一场前所未有的职业分水岭。一边是此起彼伏的裁员消息，一边是传统技术岗位的薪资天花板持续走低，不少程序员陷入迷茫：未来的职业出路到底在哪？随着AI技术从概念走向规模化落地，如今几乎所有行业都在加速布局AI应用场景——从电商平台的智能导购、企业的智能办公系统升级，到工业制造的智能质检、医疗领域的辅助诊断，大模型的身影无处不在。而支撑这些场景落地的核心岗位，正是当前市场最稀缺、薪

首先，我们聊的 “AI 应用”，特指基于大模型（Large Language Model, LLM）开发的应用。这类应用以预训练大模型为核心，再搭配 RAG（检索增强生成）、工具调用等技术，让 AI 具备 “解决实际问题” 的能力。而你常听说的 “智能体（Agent）”，比如近期热度很高的 “Manus”，就是 AI 应用里的 “进阶形态”—— 你可以把它理解成 “多个 AI 大模型的协作团队”，

RAG（检索增强生成）技术的核心价值，在于通过“检索+生成”的双环节协同，从根源上缓解大语言模型的“AI幻觉”痛点。它的核心逻辑是先将文档拆分、转化为向量并存储，当用户发起提问时，优先检索数据库中最相关的资料，再基于这些真实素材生成回答。对于信息迭代快、涉及企业私有数据或对准确性要求极高的场景，RAG堪称“刚需工具”——它就像给AI系统装上了连接私有数据的“数据接口”，完美破解了大模型知识滞后、信

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一种开放协议，旨在实现大型语言模型（LLM） 应用与外部数据源、工具和服务之间的无缝集成，类似于网络中的 HTTP 协议或邮件中的 SMTP 协议。可以将 MCP 想象成智能体应用程序的 USB-C 接口，它为连接 AI 模型与不同的数据源和工具提供了标准化的方法。

Agentic RAG融合了我们之前介绍的大量基础的RAG技巧。它的出现不仅仅技术演进，更深刻地触及了人工智能、信息科学乃至认知科学等多个交叉学科（Agent的工作模式更是人类社会工作模式的映射。Agentic RAG现在已被大多数厂商采用，如OpenAI，Gemini的Deep Research，甚至于Manus，等通用Agent也可看作是Agentic RAG。

2025年的AI人才赛道，早已不是“内卷”就能概括的，而是直接卷出了新维度。对于想入局大模型的程序员、技术小白来说，这既是竞争激烈的红海，更是暗藏机遇的蓝海——看懂这份市场解析，才能精准踩中高薪风口。先看一组扎心又振奋的数据：上半年全国发布的AI相关岗位数量突破7.2万个，较去年同期暴涨10倍；与之对应的是，求职者的热情更甚，相关岗位简历投递量直接飙升11倍，堪称“千军万马挤AI独木桥”。但诡异的

年味儿日渐醇厚，职场圈的节奏却悄悄慢了下来。不少盘算换工作的朋友都抱着“熬到年后再说”的心态，毕竟春节在即，谁都想安安稳稳过个好年。打开招聘APP随手一翻就能发现，除了常年挂着的“僵尸岗位”，新增的有效招聘需求肉眼可见地缩减，整个就业市场都透着一股“歇年”的慵懒感。之前在论坛刷到一位网友的裸辞求职吐槽：离职后专心找工作一个月，海投了上百份简历，最终只收到7、8个面试邀请，其中大部分都是聊两句就没下

LLM（Large Language Model）是基于海量文本数据训练的深度学习模型，能理解和生成类人文本。本质上是一个"预测下一个Token"的概率模型，通过多层Transformer网络捕捉语言规律。