AI Agent 架构原理详解：从一次提问到任务完成的完整闭环
全面解析AI Agent架构原理，从用户提问到任务完成的完整闭环，涵盖执行循环(ReAct)、工具调用(Function Calling)、知识库接入(RAG)、记忆系统等核心模块，并深入探讨工程落地实践与最佳实践。
专题
大模型
追踪大语言模型技术前沿与工程实践，包括模型架构演进、训练推理优化、Prompt工程、RAG应用开发、Agent智能体、模型微调等，深入大模型应用落地的全流程技术栈。
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文章列表
深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践
围绕「Agent = LLM + 上下文 + 工具」核心公式，系统解析AI Agent设计原理与工程实践，涵盖上下文工程、记忆系统、工具调用、Coding Agent、多模态交互与多Agent协作等10大领域，配套28个可运行项目源码开源。
PawGit：为 QwenPaw Agent 会话状态提供可恢复性
面向QwenPaw Agent长会话上下文腐蚀问题，介绍PawGit会话状态版本管理插件，涵盖Snapshot快照、Timeline时间线、Rewind回滚、GC清理、Memory Rewind记忆回滚与Reset重置，通过影子Git仓库为Agent提供可恢复的第三种选择。
QwenPaw 2.0 Driver：统一的外部能力接入层
深度解析QwenPaw 2.0 Driver层设计，将MCP/A2A/ACP等异构外部协议抽象为统一的、协议无关的资源模型，实现Agent系统对外部能力的可声明、可调用、可治理，覆盖Card与Handler分离架构、ABAC访问策略、凭证四层解耦与端到端调用流程。
QwenPaw 2.0 Runtime 架构升级解析：架构、实现与扩展
基于QwenPaw 2.0源码，深度解析从god method到OS式分层架构的升级历程，涵盖8阶段hook编排引擎、AgentMode行为包、拓扑排序HookRegistry、@api_action三路自动生成与全链路实战，Runtime零侵入扩展的架构升级指南。
DeepSeek V4、ChatGLM 5.2、LLaMA 4 三大模型架构原理详解
截至 2026 年 7 月，DeepSeek V4、GLM-5.2、LLaMA 4 已构成开源大模型领域三大代表性架构。DeepSeek V4（1.6T 总参 / 49B 激活）以 CSA+HCA 混合注意力 将百万 token 上下文的单 token FLOPs 压至 V3.2 的 27%、KV
vLLM 生产级部署完全指南
基于 vLLM 0.24.x 最新版本，从 PagedAttention 核心原理到大规模集群生产部署全覆盖。涵盖参数配置、容器化、Kubernetes 编排、性能调优、安全加固、可观测性与国产 NPU 适配等完整生产级方案。
AI Agent 架构设计全景指南
从核心组件到生产部署，全面解析AI Agent智能体系统架构设计，涵盖单Agent架构、多Agent协作、记忆系统、工具调用及LangGraph等主流框架对比，提供完整的技术栈选型建议。
vLLM 从入门到生产部署学习教程
vLLM高性能大语言模型推理引擎完整教程，从PagedAttention核心原理到生产部署实践。覆盖环境安装、离线批量推理、API服务部署、性能优化（显存/吞吐量/延迟）、量化、LoRA、多模态、张量并行等核心功能，以及Docker Compose高可用部署、Prometheus监控告警等生产级方案。
藏在 Claude Code 里的极致浪漫：完整 187 条 Spinner Verbs 全收录
深度解析Claude Code源码中187条Spinner Verbs的设计哲学，从厨房烹饪到量子物理，从维多利亚俚语到极客元引用，揭示Anthropic工程师在加载动画里埋下的极致浪漫与UX设计智慧。