近期科技圈传来重磅消息：行业巨头英特尔宣布大规模裁员2万人，传统技术岗位持续萎缩的同时，另一番景象却在AI领域上演——AI相关技术岗正开启“疯狂扩招”模式！据行业招聘数据显示，具备3-5年大模型相关经验的开发者，在大厂就能拿到50K×20薪的高薪待遇，薪资差距肉眼可见！业内资深HR预判：不出1年，“具备AI项目实战经验”将正式成为技术岗投递的硬性门槛。在行业迭代加速的当下，“温水煮青蛙”式的等待只

本文剖析了大模型幻觉与知识瓶颈的根源，提出RAG技术通过架构层面的解耦，将外部知识检索与生成模型分离，构建动态知识架构。RAG系统通过分层设计，实现基于外部证据的生成约束、低成本知识更新和结果可验证性，从根本上解决了大模型的幻觉问题，为企业级智能系统提供可靠架构基础。

文章详细介绍了12个大模型Agent在各领域的创新应用，包括电影生成、数据可视化、播客制作、新闻核查、软件调试、金融分析等。这些Agent通过多智能体协作和专业化设计，解决了传统方法中的效率低、成本高、精度不足等问题。每个项目均提供源码链接，为开发者提供实践参考，展示了大模型Agent在提升各行业效率和创新能力方面的巨大潜力。

近期科技圈传来重磅消息：行业巨头英特尔宣布大规模裁员2万人，传统技术岗位持续萎缩的同时，另一番景象却在AI领域上演——AI相关技术岗正开启“疯狂扩招”模式！据行业招聘数据显示，具备3-5年大模型相关经验的开发者，在大厂就能拿到50K×20薪的高薪待遇，薪资差距肉眼可见！业内资深HR预判：不出1年，“具备AI项目实战经验”将正式成为技术岗投递的硬性门槛。在行业迭代加速的当下，“温水煮青蛙”式的等待只

AI Agent设计模式全解析：从ReAct到LATS的演进之路，新手也能轻松入门（建议收藏）

AI技术的持续爆发，让“智能搜索”成为应用层最明确的风口之一。从海外的OpenAI、微软Bing Copilot、Perplexity AI，到国内的豆包、Kimi，各类产品纷纷卡位，印证了市场对高效信息获取的迫切需求。但技术的演进从未止步。从早期的关键词匹配，到RAG（检索增强生成）技术普及，用户早已不满足于“简单问答”的基础体验。企业级场景对AI的期待，正在转向“深度分析”“复杂决策支持”等更

本文提供了一份系统化的大模型学习路线图，分为五个阶段：AI基础入门、核心技术、大模型与前沿技术、行业应用及未来趋势。详细介绍了大模型的缘起、训练方法、实践应用、提示词工程、检索增强生成(RAG)及微调技术等内容，并推荐了各阶段的学习资源，帮助学习者从零基础逐步掌握大模型技术，实现从理论到实践的完整学习路径。学习AI是一项系统性的工程，需要循序渐进地掌握基础知识、核心技术和前沿应用。下面将AI学习分

本文对比传统RAG与Agentic RAG的差异，指出传统RAG存在单次检索无法动态获取信息、难以处理复杂查询推理、无法自适应调整策略三大痛点。Agentic RAG通过在每个阶段引入智能化行为，包括查询重写、动态上下文获取、答案相关性检查等闭环机制，使RAG系统更加健壮和智能，可根据具体场景灵活调整架构。Agentic RAG 尝试解决这些问题。以下图示展示了它与传统 RAG 的不同之处。核心思

总结来看，通用场景，React 作为最基础的设计模式他的本身其实很简单的，但是因为他每次限定了自己只能执行一个程序，因此他也是比较慢的。因此呢，出现了一些性能优化，比如工具并行执行，但是如果要想保持优化的同时也保留 React 灵活调整的策略，就需要打破每次只能执行一个工具的限制。这也是 Plan & Execute 和 LLM Compiler，所做的事。更进一步呢，如果我们希望工具之间能够进行

智能体是一种能够感知环境、自主决策并执行行动以实现目标的系统或程序。自主决策能力：主动分析任务，制定策略并动态调整执行方案多工具协同：整合多种模型、API 与外部工具，完成复杂任务持续优化机制：通过交互与反馈不断迭代，提升性能表现智能体的发展，标志着 AI 系统从被动响应工具向主动协作伙伴的转变，逐步实现在特定任务中协助、替代乃至超越人类的能力。Agent 结构示意图。