DeepSeek模型在过去的半个月中成了全球最受追捧的对象（没有之一），从各大公司的实际行动可见一斑。国内云平台华为云：华为云与北京硅基流动科技联合推出基于昇腾云服务的 DeepSeek R1/V3 推理服务，借助自研推理加速引擎，实现了与全球高端 GPU 部署模型相媲美的效果。据报道，这一方案已在华为云的生态系统中得到推广。腾讯云：腾讯云宣布将 DeepSeek-R1 大模型一键部署至其高性能应

大模型与智能体的结合，正在将AI从“工具”进化为“数字生命体”。未来的竞争，不仅是算法之争，更是谁能打造出更高效、更自主的AI行动者。而这场革命的终点，或许是真正的通用人工智能（AGI）。

与常规 LLMs 相比，推理型 LLMs 在回答问题前，往往会先将问题拆解为更小的步骤（通常称为推理步骤或思考过程）。那么，“思考过程”、“推理步骤”或“思维链”（CoT, Chain-of-Thought）究竟意味着什么？虽然我们可以探讨 LLMs 是否真的能像人类那样思考，但这些步骤将整个过程拆解为更小，且结构化的推理。LLMs 不仅学习“回答什么”，更学习“如何回答”。从关注训练阶段的扩展（

最近观察到一个有意思的趋势，就是 Agent 在深度研究之后，都开始朝着多模态的方向走。

DeepSeek 最近实在太火爆了，导致官网对话访问经常提示“服务器繁忙，请稍后再试如下图所示：DeepSeek访问问题关于什么是DeepSeek这里就不科普了，自己上网随便查一下就知道了。DeepSeek官网：https://www.deepseek.com/目前DeepSeek最大的问题是访问流量太大，导致用户体验不好，它的深度思考模型和联网能力没有充分发挥出来，不过我相信后续加大投入，这类问

在过去两年中，检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）技术逐渐成为提升智能体的核心组成部分。通过结合检索与生成的双重能力，RAG能够引入外部知识，从而为大模型在复杂场景中的应用提供更多可能性。但是在实际落地场景中，往往会存在检索准确率低，噪音干扰多，召回完整性，专业性不够，导致LLM幻觉严重的问题。本文将聚焦RAG在实际落地场景中的知识加工和检索细节，如

FinRobot 提供市场预测、文档分析和交易策略等多种金融专业 AI 代理。：基于大型语言模型（LLMs）和金融思维链（CoT）提示技术，增强复杂分析和决策能力。：广泛应用于金融领域的市场预测、年度报告分析和交易策略优化。

本文总结了构建现代AI Agent系统的12项关键工程实践经验，涵盖可观测性、安全性、用户体验等维度。核心建议包括：通过唯一trace_id实现链路追踪、工具调用的沙箱隔离、流式输出的断点续传、参数Schema校验、前后端状态同步、多模态输出协议等。其他重要实践涉及记忆分层存储、优雅降级策略、版本化管理、用户反馈收集、资源配额控制以及开发环境一致性。这些经验表明，构建生产级AI Agent系统需要

随着人工智能的快速发展，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术正在经历前所未有的演变。RAG技术通过将外部知识融入大型语言模型（LLM）的生成过程，极大地提高了AI系统的事实准确性和可靠性。如今，RAG正向更具智能性和自主性的方向发展，能够处理像超图这样的复杂结构，并适应各种专业领域的需求。

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