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🤖 2025 年的人类还需要 “Prompt 工程师” 吗？2022 年，一个新职业横空出世——Prompt 工程师。他们靠着一行行看似神秘的咒语，将 ChatGPT、Stable Diffusion、Claude 调教得像现代版的炼金术士。

意图驱动编程（Intent-Driven Programming）👨‍💻 一句话概念：程序员不再告诉计算机“怎么做”，而是描述“要达成什么”，系统通过语义理解与模型推理，自动生成“如何实现”的过程。

想用offer打牌

逃出结构化思维：从向量，向量数据库到RAG作为一个 Java/Go 后端开发者，你肯定非常熟悉传统的关系型数据库（MySQL、PostgreSQL）和键值对数据库（Redis）。它们的核心逻辑通常是精确匹配（WHERE id = 1 或 key = "session_123"）。

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Reasoning + Acting: ReAct范式与ReAct Agent在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的出现带来了前所未有的可能性。然而，LLM 并非万能，它们会“幻觉”，它们无法实时获取信息。为了弥补这些不足，ReAct 范式应运而生，它赋予了 LLM 像人类一样“思考”（Reasoning）和“行动”（Acting）的能力，从而构建出更强大、更可靠的 ReAct Agent。

爱可生开源社区

在数据库迁移中，如何让 AI 真正“可用、可信、可落地”?在数据库迁移领域，AI 正在被寄予厚望。但一个现实问题也越来越清晰：如果只“相信模型”，迁移风险并不会减少，甚至可能被放大。

关于熵的一些概念及其计算最近在看 verl 的源码学习强化学习的相关实现，看到了一个计算熵的函数，感觉挺有意思：在人工智能深度学习领域，模型训练有很多数学的理论做支撑，但从数学公式转化为具体的代码实现，往往不能直接按原公式的计算逻辑编写代码进行计算，因为数学是比较理想的，而真正要把数据放到计算机中进行处理，则需要考虑很多问题，比如计算是否稳定、数值会不会溢出等等，因此通常需要对原公式做一些转换，熵的计算就是如此，当然还有很多其他的例子，比如 softmax 的计算等等。本文就借此机会聊聊与熵相关的一些内容。

新兴存储全景与未来架构走向报告的主要逻辑和核心内容可以概括为下图：报告重点分析了四种有潜力的新兴存储技术，它们的定位和特点各不相同：

MAF快速入门（8）条件路由工作流大家好，我是Edison。最近我一直在跟着圣杰的《.NET+AI智能体开发进阶》课程学习MAF的开发技巧，我强烈推荐你也上车跟我一起出发！

暴风鱼划水

大型语言模型（入门篇）B简单来说，可以将大型语言模型（LLM）想象成一位知识渊博、功能多样的助手，能够理解并生成人类语言。然而，像任何助手一样，它需要指令才能明白你需要它完成什么样的任务。这个指令，即你提供给LLM以引导其行为的文本，被称为提示词。交互通常遵循以下流程：提示词可以有多种形式，例如：

别再让 AI 自由发挥了！用 LangChain + Zod 强制它输出合法 JSON大模型很聪明，但也很“自由”。你让它解释 Promise，它可能回你一段优美的散文；你想要一个干净的 JSON，它却在前后加上“好的！”“希望这对你有帮助！”。

AI Agent（智能体）如何构建？什么时候该用？有哪些模式？AI Agent、Agentic AI、Agentic架构、Agentic工作流、Agentic模式——当前，智能体已成为技术语境中的高频词汇。然而，究竟何为智能体？我们又应如何设计出稳定且高效的智能体系统？

大模型教程

大模型LLM入门篇：小白入门一文快速了解大模型（附教程）本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在这里。大模型席卷全球，彷佛得模型者得天下。对于IT行业来说，以后可能没有各种软件了，只有各种各样的智体（Agent）调用各种各样的API。在这种大势下，笔者也阅读了很多大模型相关的资料，和很多新手一样，开始脑子里都是一团乱麻，随着相关文章越读越多，再进行内容梳理，终于理清了一条清晰的脉络。

给自己做一个 ChatGPT：基于 Gradio 的本地 LLM 网页对话界面摘要：黑底白字的命令行虽然极客，但不够直观。今天我们将使用 Python 领域最流行的机器学习界面库 Gradio，为我们在 RTX 3090 上微调的 Qwen/Llama 模型穿上一件漂亮的“外衣”。我们将实现流式输出 (Streaming)，让 AI 的回答像打字机一样一个个字蹦出来，体验拉满！

用户1203911294726

从零上手 LangChain：用 JavaScript 打造强大 AI 应用的全流程指南2022 年 10 月，一个名为 LangChain 的开源框架悄然诞生，比 ChatGPT 正式发布早了一个月。它不是一个聊天机器人，而是一个AI 应用开发框架，专门帮助开发者把大语言模型（LLM）从“黑盒”变成可工程化、可组合的生产力工具。到 2025 年底，LangChain 已演进到 1.x 稳定版，成为构建 Agent、RAG、复杂工作流的事实标准，GitHub Star 数遥遥领先。

Google的A2A智能体群聊针对Google的A2A智能体群聊，进行一个基础的Demo演示拷贝控制台的地址：http://127.0.0.1:8000

别再被割韭菜！真正免费的Prompt学习路径，0基础也能抄本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在这里。不知道你有没有这种感觉：想学Prompt（提示词），但一搜就懵了。到处都在卖课，价格从几十到几千，个个都说自己是“终极秘籍”，学了就能“驾驭AI，效率翻十倍”。

🧩 为 AI 提供专业可信的工具，实现“思路猜想”简单来说，“思路猜想”是让 AI 不只回答问题，而是能够建立合理的假设空间。人类的大脑在面对未知问题时，会：

Andrej Karpathy的2025 LLM 年度总结Andrej Karpathy 这个搞AI的老哥，在X上发布了自己的2025 LLM 年度总结，引起了热烈的讨论，这里记录推文内容并单独加了一些自己的思考，方便后续学习

LLM 扩展方式的三年演进之路：复杂之后，回归简单编者按：在当前 LLM 能力日益增强、扩展方式不断演进的背景下，我们是否正在走向一种“越复杂越强大”的技术路径？抑或，真正的突破恰恰源于回归简单与通用？