摘要：Agent业务落地需坚持"减法"原则，避免过度追求大上下文、全工具和复杂流程。核心挑战包括Token冗余、上下文不足、信息检索困难等，可通过RAG精准检索、工具动态装载、上下文隔离等6个减法动作解决。关键策略包括：信息只保留必要片段、工具按需装载、流程尽量简化。文件系统可作为外部存储有效管理上下文，实证数据表明精准检索和混合检索能显著提升性能。最终强调Agent落地是&q

小白必看：AI Agent 到底是什么？一文带你快速了解 AI Agent！

AI Agent与传统LLM的核心差异在于其具备自主任务执行能力，通过工具调用、记忆机制和反应性实现闭环工作循环（ReAct）。本文解析了Agent的完整运行机制，包括推理、行动、观察和记忆迭代流程，并系统分类了从简单反射型到多Agent协作的六种形态。同时展示了现代Agent系统架构的分层设计，涵盖感知层、决策层和行动层，以及单Agent与多Agent系统的实现方案。掌握这些技术将帮助开发者构建

RLHF是通过人类偏好数据训练奖励模型并利用强化学习微调语言模型的技术。ChatGPT的RLHF包含三步：领域特定预训练、监督微调(SFT)和基于人类反馈的强化学习。LLaMA2引入安全相关偏好和拒绝采样技术改进。未来基于AI反馈的RLAIF可减少人工依赖，提高可扩展性并保持性能。Hugging Face TRL库是实现RLHF的实用工具。

‍‍并行计算是大模型训练部署过程中最重要的支撑技术之一，不仅关系大模型的计算效率，还决定了计算平台能否为大模型提供有效支撑。本章首先分析介绍了并行计算与大模型之间的关系以及目前可用的并行计算框架。接下来从实际部署大模型的角度出发，总结了该过程中可能出现的问题及相关可用资源。最后为了更加有效地使用大模型，详细介绍了针对大模型的压缩和加速方法。

接下来详细介绍 RAG 技术的原理，其主要包括数据准备与知识库构建、知识召回与生成增强两个阶段：数据准备与知识库构建**：**原始数据处理：将各类异构的原始数据（如 web 文档、Word、PDF 等）进行清洗与格式转换，完成信息抽取，使其便于后续处理；文档切片（Chunking）：将处理后的文档分割成较小的片段，避免大模型处理时超出上下文长度限制，同时提升模型生成回答的速度；

【摘要】后端工程师转型大模型应用开发具有工程化思维优势，需掌握Python、提示词工程、RAG、微调、Agent及向量数据库等核心技术。转型路径分为两阶段：1-2周基础学习（Python/理论）和1-2个月核心实践（重点突破RAG/微调/Agent）。建议从企业级应用场景（如文档智能客服）切入，结合后端分布式系统经验，快速实现技术落地。当前AI岗位需求激增，掌握大模型技能可显著提升职业竞争力，建议

大语言模型三年进化史：从 GPT-3 到 GPT-5 的技术突破与行业竞争全景解析

文章提供了一条从零基础到AI全栈专家的系统学习路径，涵盖数学基础、编程技能、机器学习与深度学习、前沿技术方向（CV、NLP、强化学习、生成式AI）、工程化部署及AI伦理。文章详细规划了入门、进阶和专家三个阶段的关键学习内容和目标，强调理论与实践结合，并提供具体学习工具和资源，帮助读者构建完整AI知识体系，成长为能驾驭全领域的AI专家。

本文介绍了四种主要的文档切片技术：固定大小切分、语义切分、基于文档结构的切片和递归切分。其中，文档结构化分块能有效保留语义完整性和上下文连贯性。文章还指出AI大模型技术正在催生Prompt工程师等新兴岗位，并提供了包含学习路线、书籍、视频教程等在内的大模型全套学习资源，帮助读者把握AI时代的就业机遇。