本文通过LangChain和LangGraph两大主流AI框架，深入剖析Agent智能体的本质。LangChain将大模型视为流水线工人，采用链式结构但过于死板；LangGraph引入图结构，赋予大模型决策能力，实现循环和记忆功能。Agent核心是"大模型+循环控制流+记忆"，市场上的产品主要由反思模式、工具路由模式和监督者模式三种基础模式组合而成，理解这些模式就能看透Agent的本质。

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本文详细介绍了5种经典的大模型提示词工程方法：CoT Prompting、Self-Consistency+CoT、Least-to-Most Prompting、XoT改进方法及AutoGPT多重迭代模式。这些方法通过不同提示策略引导大模型进行复杂推理，从简单链式思考到树状结构探索，再到自主代理系统，逐步提升模型解决复杂问题的能力。文章分析了各方法的优势、局限及适用场景，为开发者提供了实用的大模

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💰 投资规模：Gartner预测2025年全球软件支出将达到1.23万亿美元，同比增长14%🏢 企业需求：超过70%的企业将智能体AI列为2025年核心技术投资重点🔧 技术成熟度：大模型能力与成本已达到商业化应用的最优平衡点。

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当下的AI真是百花齐放，ChatGPT、DeepSeek、扣子、豆包等工具直接把职场规则掀了个底朝天！一方面：求职者另一方面：企业也在疯抢 AI 人才，图引用自智联招聘说白了，现在不会点AI技能，不仅没法在职场中凸显优势，还不能抓住高薪机会😭。

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本文系统性地介绍了RAG（检索增强生成）技术从基础到高级的完整知识体系。重点阐述了高级RAG的五大核心技术：Query改写（5种类型）、联网搜索、混合检索与Rerank、知识库自动维护（问题生成与沉淀）以及GraphRAG图谱增强。通过迪士尼客服场景的实例对比，展示了高级RAG相比基础版本在准确性（提升至90%+）、实时性（支持联网查询）、上下文理解（5种改写策略）和自动维护（降低70%成本）等方

好啦，以上就是关于DP、PP、TP、EP等并行训练方式的介绍。大家都看懂了没？并行计算方式其实非常复杂，刚才我们只是做了最简单的介绍。但在真实工作中，开发者无需了解具体的实现细节，因为业界提供了例如DeepSpeed（微软开源，支持3D并行+ZeRO内存优化）、Megatron-LM（NVIDIA开源，3D并行的标杆）、FSDP等开源软件，能够让开发者直接进行大语言模型训练。