2026 校招大模型方向备战指南：小白 & 程序员必看的上岸建议

本文详细介绍了多智能体系统的构建方法，包括智能体类型、通信机制、记忆管理、设计原则和角色分工等内容。文章提供了从理论到实践的完整指南，涵盖框架选择、技术栈部署以及具体实现步骤，帮助开发者构建能够协作解决复杂问题的生产级多智能体系统。通过结合大型语言模型与明确的智能体架构，开发者可以创建自适应、可扩展的AI应用。

本文详细介绍了多智能体系统的构建方法，包括智能体类型、通信机制、记忆管理、设计原则和角色分工等内容。文章提供了从理论到实践的完整指南，涵盖框架选择、技术栈部署以及具体实现步骤，帮助开发者构建能够协作解决复杂问题的生产级多智能体系统。通过结合大型语言模型与明确的智能体架构，开发者可以创建自适应、可扩展的AI应用。

上下文工程是由AI大神Andrej Karpathy提出的新概念，旨在解决RAG系统局限性，通过优化输入给大模型的上下文信息提升问答质量。它涵盖数据准备、检索优化和上下文构建等环节，采用写入-筛选-压缩-隔离策略。未来将实现自动化，突破RAG限制进行深度加工，有望彻底解放人工调优，成为大模型应用的关键技术。

上下文工程是由AI大神Andrej Karpathy提出的新概念，旨在解决RAG系统局限性，通过优化输入给大模型的上下文信息提升问答质量。它涵盖数据准备、检索优化和上下文构建等环节，采用写入-筛选-压缩-隔离策略。未来将实现自动化，突破RAG限制进行深度加工，有望彻底解放人工调优，成为大模型应用的关键技术。

【科普】大语言模型 (LLM) 是如何生成文本的？一篇文章带你搞懂

后训练（Post-Training）作为大模型训练流程中不可或缺的重要环节，正发挥着日益关键的作用。本文将深入剖析后训练的奥秘，带你一文吃透大模型后训练。

很多人觉得LLM像人一样具备智慧，能够思考，但事实并非如此，LLM本质上只是一个基于神经元网络（Neural Network）构建的、能够模拟人类语言模式的的文本模拟器，其工作原理可以简单概括为：用户输入文本LLM将文本转换成Token（即模型可理解的编码形式）LLM根据输入的Token序列，预测下一个最有可能出现的Token，并重复此过程直至出现一段token序列LLM将预测结果转换成文本，并输

随着大型语言模型（LLM）在智能客服、内容创作、代码生成等领域的广泛应用，推理框架作为高效部署的核心组件，直接决定了应用的性能、成本和开发效率。本文将结合当前主流推理框架的特点和应用场景，为您提供一份专业的选型指南。

从 “单个对话机器人” 到 “AI 协同团队”：多智能体系统（MAS）核心原理 + 8 大落地关键技巧