聚客AI

在现代大语言模型（LLM）应用架构中，Model-Client-Protocol (MCP) 设计模式因其清晰的职责分离（服务器暴露工具、数据和提示，客户端使用 LLM 调...

前言：全维度智能体提示词框架(Comprehensive Agent Prompting Framework，简称CAP) 为AI 智能体创造了一个从"我是谁"到"我能做什...

随着企业级LLM应用复杂度提升，构建科学评估体系成为工程落地核心瓶颈。今天我将系统拆解多轮对话、RAG、智能体三类场景的评估方案，并对比主流框架的工程适配性，希望对各位有所...

近年来，混合专家模型（Mixture of Experts, MoE）技术在大模型领域迅速崛起，成为解决计算效率和扩展性问题的关键创新。我将从核心原理、显著优势、落地应用以...

前言：“ISC.AI 2025互联网安全大会开幕式及未来峰会”于8月6日在北京举行。360集团创始人、ISC大会主席周鸿祎在演讲中表示，行业里还有很多的争论，到底是做单智能...

在构建RAG（检索增强生成）系统时，文本分块质量直接影响知识检索精度与LLM输出效果。本文将深入解析五种分块策略的工程实现与优化方案。文中还会放一些技术文档，方便大家更好的...

​​一、ReAct 模式：AI 代理的“思考-行动”循环​​ ReAct（​​Re​​asoning + ​​Act​​ion）是一种让大语言模型（LLM）​​自主完成任务...

LangGraph作为Agent 生态中非常热门的框架，今天我将借助 LangGraph，更高效、更优雅的方式构建复杂智能体系统。如有遗漏，欢迎指出批评。废话不多说，上正文...

​当前AI智能体技术已从单一任务执行向多智能体协同进化。本文将系统拆解智能体架构设计的九大核心技术，覆盖基础架构、协作机制与交互协议三层体系，并配图详解实现方案。 一、基础...

​​引言​​ RAG（检索增强生成）通过融合外部知识库与LLM生成能力，解决了传统大模型的知识滞后性、幻觉问题。但RAG并非固定架构，而是一套可动态组合的技术体系。本文将拆...

在人工智能的浪潮中，大型语言模型（LLM）已成为推动产业变革的核心引擎。作为AI应用开发工程师，理解大模型的内在机制和开发范式至关重要。本文将从零开始，系统拆解LLM的核心...

引言：为什么记忆管理是AI系统的生死线 当前大模型应用的致命瓶颈在于​​上下文窗口限制​​。当对话轮数超过GPT-4 Turbo的128K上限，或本地部署模型仅支持4K上下...

前言：Human-in-the-Loop（HIL）是一种AI系统设计模式，它允许人类在AI Agent的决策过程中介入并提供反馈或决策。在HIL系统中，AI Agent在执...

本文基于企业AI架构实践，融合MCP协议技术规范及行业落地经验，包含3个技术解决方案、2种架构对比及5大实施要点，全文共计2150字。 一、企业AI应用的核心挑战与架构演进...

一、Qwen3-Coder：重新定义终端编程体验 通义千问最新开源的​​Qwen3-Coder​​已成为编程大模型的标杆。其核心技术亮点包括： ​​突破性架构​​：480B...

在AI大模型应用开发中，大型语言模型（LLMs）的内在知识局限性始终是核心挑战。模型训练数据的有限性（如时效性问题和私域数据缺失）导致其无法独立处理动态或垂直领域的任务。为...

一、MCP Server技术架构 ​​核心功能定位​​： ​​双模连接机制对比​​： 模式 协议 延迟 适用场景 安全等级 Stdio 进程通信 1-5ms 本地开发/调试...

一、MCP服务架构核心 ​​三层服务模型​​（资源/提示/工具协同工作）： ​​服务类型对比矩阵​​： 服务类型 状态修改 缓存支持 协议类比 典型应用场景 Resourc...

一、分层技术架构全景图 ​​AI应用落地的四阶模型​​（按实施复杂度递增）： ​​技术演进特征​​： ​​成本曲线​​：推理成本 << 检索成本 < 工具调度成本 < 训练...

一、技术架构核心 1. Cherry Studio客户端 国产化AI桌面客户端，提供以下核心能力： ​​多模型调度​​：支持OpenAI/Gemini/Anthropic等...