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2026 年 3 月 31 日，AI 开发圈发生了一件足以载入史册的“意外”：Anthropic 在发布 @anthropic-ai/claude-code 版本 2.1....

在大模型应用开发中，对话系统是最常见的场景之一。LangChain 作为大模型应用开发框架，在 v1.0 版本中进行了架构大重构，摒弃了旧版冗余组件，引入了更简洁、可扩展的...

一个企业级文件管理系统后端，基于 Spring Boot 3.5 + MyBatis Flex + Sa-Token + React/Vue 构建。主要功能包括大文件分片上...

大模型工具调用（Tool Calling）的核心依赖是结构化JSON输出，但大模型本质是概率性文本生...

Harness作为Agent的“操作系统”，是连接模型智能与现实价值的桥梁，决定了AI能否从实验室走向产业、从演示走向实用。...

1. PRE：当 Demo 遇上 Production 大多数开发者对 langchain-chroma 的第一印象是美好的： 三行代码，一个可用的向量检索系统就诞生了。然...

vLLM作为由伯克利大学团队研发的开源推理框架，凭借其革命性的PagedAttention技术，将显存利用率提升至95%以上，同时实现了数倍于传统框架的吞吐量。它不仅解决了...

传统 RAG 流程为用户提问→检索一次→生成答案（一次 LLM 调用）。Agentic RAG 需多轮 LLM 调用：分析问题→检索→判断信息是否足够（不足则继续检索）→生...

Agentic RAG代表了大模型应用从“知道”到“做到”的跨越，是构建真正生产力工具的核心技术。然而，其性能瓶颈是落地过程中必须面对的挑战。...

RAG（检索增强生成）是AI大模型面试的高频考点。以下整理了从基础概念到工程优化的核心问题，助你成功...

在大模型应用落地过程中，“数据私有化”“无网络依赖”“低成本部署”成为企业和开发者的核心诉求——传统RAG方案要么依赖第三方API（存在数据泄露风险、高调用成本），要么部署...

2025 年，Java 生态终于迎来了爆发。LangChain4j、Spring AI、Spring AI Alibaba、AgentScope Java，这些框架的集体亮...

一、Prompt策略的核心价值：让LLM“懂你” 大模型的涌现能力虽令人惊叹，但本质上其输出依赖于对输入信息的理解和模式匹配。Prompt策略的核心作用，就是通过结构化、精...

5 种 Agent 模式分别为反射模式、工具使用模式、ReAct 模式、规划模式、多智能体模式，每种模式均以用户输入查询为流程起点，以生成并返回最终响应为流程终点，核心差异...

ReActAgent 是 AgentScope Java 框架中实现自主任务执行的核心类。它的核心思想是实现一个迭代的“推理-行动”（Reasoning and Actin...

Transformer训练与生成背后的数学基础 Transformer的训练与生成能力，本质是以概率论为核心的序列建模框架，结合神经网络通用逼近定理、可学习的注意力核函数与...

大模型多轮对话自动上下文压缩，是在多轮对话交互中，自动、低开销、高保真地对历史对话进行精简、过滤、提炼与重构，在保留核心语义、用户意图、关键约束、个性化信息的前提下，大幅降...

在2026年这个AI Agent爆发元年，个人智能体工具层出不穷。阿里通义实验室开源的CoPaw（Co Personal Agent Workstation，协同个人智能体...