这些任务都是之前在 ChatGPT 上跑了一段时间了，基本稳定运行，每天自动抓 Hacker News、GitHub Trending、AI 热点，等。

把大模型想象成一个人。预训练像他从小到大的广泛阅读——翻遍图书馆、网页、代码库，读得极多，脑子里装进了语言、常识和世界知识的「底子」。但这时他还只是个博览群书的...

更新： 2026-10-12 难度： ⭐⭐ 考点： 提示词设计、CoT、Few-shot、参数调优

生产中应调用供应商 tokenizer 或计数 API，不要用字符换算做限流、截断或计费结算。同一文本换模型后 token 数也可能变化。

设想你开了一家店，门口装了闸机。你请来一位文笔极好的编剧，专门负责一件事：判断这个人能不能进店。

这个想法看起来有点矛盾。AI 明明在降低门槛，让不会写代码的人做出软件，让不会画画的人生成图片，让一个人完成过去需要整支团队才能完成的工作。但今天用 Codex...

LangGraph 是 LangChain 生态中专门用于构建有状态、多智能体、可循环工作流的编排框架。它的核心思想是：把 AI 应用的工作流程抽象成一张“图”...

AI Agent的本质是 “思考—行动—观察”（Think-Act-Observe）循环：模型推理任务 → 采取行动（调用工具、写入记忆） → 观察结果 → 循...

前面的 RAG 全链路是用手写 Python 跑通的，每一步——加载、切块、嵌入、检索、拼 Prompt——都是散的。如果打算把这些步骤复用、组装成更大的应用，...

截至2026年，大语言模型（LLM）的推理基础设施已经经历了数次深刻的范式革命。从早期追求单卡吞吐量的算子优化，到 vLLM 提出的 PagedAttentio...

把模型接口接入应用并不复杂，困难的是持续运行后的执行控制：哪些输入值得调用生成模型？工具如何异步执行？外部工具数量增长后，如何控制上下文？历史信息如何保留，又不...

很多团队第一次接触 LLM Gateway，是从一个很小的需求开始的：把散落在各个服务里的模型 API Key 收回来。做着做着就会发现，大模型调用和普通 HT...

很多团队第一次搭 LLM Gateway，会在现有的 API 网关上加一个反向代理，配上限流和鉴权，觉得事情就办完了。上线一个月后问题陆续出现：限流按每分钟请求...

从 Muse、Grok Bot 到 Dots，个人 AI Agent 正在成为新的产品热点。这类个人 AI Agent 需要通过长期记忆积累用户的习惯、偏好和个...