llm

MCP 查数实战：让 LLM 安全地查数据库（只读账号、SQL 校验、参数漂移）LLM 系列又一篇。Function Calling 篇讲了工具调用，MCP 篇讲了协议，安全篇讲了密钥。这篇补上模型查数据库的实战。参数会漂移，账号要限权，限制要放在数据库前面。

LangGraph4j之一：客服请求分诊既要循环又要分流，我用 LangGraph4j 把控制流抽成了数据我接过一个真实的活：客服请求进来，先分类，账单类走账单专员，其它走通用专员，账单类处理完还要做二次校验再回流。一开始我用一串 if else 加递归硬写，分支一多，循环和回溯的逻辑就糊在业务代码里，谁改谁怕。后来我换成了 LangGraph4j，把这张图当成数据结构来声明，循环和分流都成了图的边。这篇先把整体架构和「它到底是什么」讲清楚，后面的篇章再逐层拆源码。

用户72174658826

默认校验只覆盖 3.18%：bl dataset validate 抽样窗与 capability 三种返回态的字段级拆解阿里云百炼的 CLI（bl）在微调链路上有两个前置检查，一个管数据集，一个管基座模型。两条命令都不要鉴权，都能在建任务之前跑完，但返回语义都比表面上复杂：bl dataset validate 默认是抽样校验，覆盖率随文件规模非单调变化；bl finetune capability 有三种返回形态，其中一种命令成功、退出码正常、supported 是空数组。

程序员大狐狸

Ultra X7 358H 笔记本电脑，寻找本地用于编码的最强大模型，实测 21.0 tok/s，上下文 256K我的笔记本电脑，CPU 是 Intel 的 Ultra X7 358H，在之前文章《Ultra X7 358H 笔记本电脑，本地部署当红炸子鸡 Qwen3.8-27B-Q4，实测生成速度 5.6 tok/s》中，已完成 Qwen3.8-27B-Q4 模型的本地部署。但是实际生成速度太慢了，于是便想寻找一个适用于本机的用于编码的最强大模型，Deepseek Harness Desktop + Deepseek V4.1 Flash 给我选型了 Qwen3.6-35B-A3B，并帮我部署成功。

用户831455098031

如一 Agent 架构解读（四）：异步整理——压缩不该堵住用户上一篇把压缩展开成一架五级成本阶梯，但那架阶梯有一个共同的隐含假设：所有压缩都发生在模型调用边界，同步执行。这篇拆这个假设。上下文超了就必然要等压缩完成吗？不一定——"算"和"换"本来就不是一回事。

“美版DeepSeek”等海外开放模型，能夺回生态入口吗？——中国开放权重领先下的2026全球AI分水岭2026年10月的第一周，全球AI产业迎来了一个标志性时刻。10月3日，德国统一日。德国Aleph Alpha以Apache 2.0许可证发布781亿参数的MoE模型Kolibri 1，主打政府与受监管行业的主权部署。10月5日，美国布鲁克林初创公司Reflection AI发布首个开放权重模型Beam，被路透社称为“西方对中国开源AI系统的回应”。次日，法国Mistral AI发布总参数量达1.05万亿的Mistral Large 4（代号“Le Chonk”），官方口径为“美国与欧洲最强开放权重模型”

LangChain 提示工程：少样本提示与输出解析器少样本提示是一种通过向 LLM 提供少量具体示例或样本，来教会它它如何执行某项特定任务的技术。提高模型性能的最有效方法之一是给出一个【模型示例】指导大模型你想做什么、怎么做。

Spring AI Alibaba 之九：我让 Agent 接着上一轮往下聊，它却只还给我一条消息，多轮记忆到底藏在哪SAA 的 Agent 运行时就两件事，一是把你给的 message 送进一张 StateGraph，图的节点（模型节点、工具节点、钩子节点）轮流往一个叫 OverAllState 的共享黑板上写，最后把整块黑板还给你；二是多轮记忆不靠框架帮你总结摘要，而是把整张黑板按 threadId 存住，下一轮你带着同一个 threadId 再来，它就接着往下聊。stream 和 call 这两条门面方法，只是给你不同粒度的返回：stream 给你会流动的 Flux，call 给你最后那一条助手消息。

海边捡石子

向量、图谱还是文件：Agent 记忆怎么选做 Agent 记忆，最容易走的一条路是：先上向量库，觉得不够再加图谱，最后发现自己在维护一套比业务还复杂的系统。这篇想回答一个很朴素的问题：选型到底该看什么。

LingBot-World 能连续生成一小时，为什么回到原地仍可能变样？一个世界可以持续生成，镜头前的画面也始终自然。但你沿原路返回时，先前打开的门、停放的车和墙上的标记，仍在原位吗？

小易老师AI实战

AI Agent 完整实战：记忆机制 + 任务拆解 + 自动执行过去两年，大量AI Agent项目停留在Demo演示：简单调用LLM、一次性prompt完成问答，一旦任务复杂、会话变长、需要跨轮次持续执行就会失效。到2026年，AI Agent的竞争不再是“能不能跑起来”，而是稳定执行长任务、可控记忆管理、Token成本可控、异常可重试。一套能落地的Agent，离不开三大底座：记忆系统、任务规划器、执行器。

Koog(2) —— Koog Agent 的编程模型上一篇文章介绍了 Koog 的核心能力和定位，本篇文章将进入 Koog 编程模型的学习。官方给出的要求是：

Spring AI Alibaba 之七：我没写一行 tracing 埋点，Agent 每一步却被 Micrometer 看得清清楚楚我接手一个线上 Agent 排障，运营说模型偶尔抽风，但不确定是模型慢还是工具卡。我第一反应是去 SAA 代码里找它的 tracing 实现，心想这套多智能体框架总得自己埋点吧。结果 grep 了一圈 graph-core 模块，一个 Observation 都没有。再顺藤摸瓜，发现 SAA 根本没有自研的链路追踪，它只是把 Spring AI 现成的 Observation API 一路透传下去。这篇就把这条透传链路讲清楚，顺便纠正「SAA 造了一套可观测体系」这个错觉。

Spring AI Alibaba 之八：我让 Agent 直接执行 shell 命令，它却读到了目录里的密钥，沙箱到底防住了什么一句话结论：SAA 没有给你一个真正的操作系统级容器，它是在「让 Agent 跑 shell」这条最大风险面上，用四层纯 Java 的筛子把伤害拦下来。会话隔离管住进程和工作区，输出治理管住超时和泄露，文件隔离管住路径越界和符号链接，钩子护栏管住 PII 和失控循环。

LLM | OpenAI 兼容模式与 Anthropic 协议的区别我们在做一套用 Claude Code 自动解 code 题的系统：在一个容器里跑 cc，使用一个外层框架驱动 cc 一轮轮干活。我们想让它除了 Claude 官方模型，也能用第三方托管或自部署的开源模型（比如 GLM、Qwen），结果第一步就卡住了：Claude Code 这个客户端只支持 Anthropic 的 API 协议，而那些模型对外提供的几乎都是"OpenAI 兼容"端点，两边格式对不上，请求没法直接发。

架构师那点事儿

Agent Skill：视频/PPT 内容提取 Skill —— 从 0 到 1 诞生记 + 使用指南最近很多网友问我： agent skill长得像什么样子？ agent skill 要如何自定义一个符合自己情况的？发现网上视频好看，但对方不给ppt怎么办，总不能一直收藏吧？为了一次性能够比较全面的回答问题，专门试验了下最大合集的实验。第一部分复盘「这个 Skill 是怎么从一次真实任务里被提炼出来的」 —— 一套可迁移的**「把一次性任务沉淀为可复用 Skill」的方法论**；第二部分告诉别人「怎么用这个 Skill」。附件会分享skill.md 以及运行记录

CPSE：只给 3 篇范文，让 LLM 学会你的 478 字段抽取 schema，还不许动接口💡 一句话总结：中国科大团队的 CPSE 解决一个特别真实的工程痛：schema 设计好了、下游接口也接好了，但 LLM 就是抽不可靠，而你只有三五份已核验的标注。它的做法是把 schema 拆成「冻结的结构契约 + 可变的字段语义」，用文本反馈自动校准提示词和字段描述，再让模型「先列材料清单、再按清单填空」——聚合物论文抽取提升 9.93 分，输出 100% 合法，接口一个字节没动。

AINative软件工程

LLM 应用的 Adaptive Batching 工程实践：动态合批把吞吐提升 3 倍，但延迟的坑你踩过吗上线三个月的 RAG 服务，Embedding 阶段每天凌晨批量处理 10 万条文档，跑了 6 小时，API 账单快到上限。

LLM 动态加载与多用户缓存架构技术文档本文档针对 Agent 项目的动态 LLM 模型加载机制、类 / 实例缓存策略、多用户并发隔离方案、本地缓存与 Redis 分层设计做系统性总结。

大模型技术全景(二十)：RAG 文本分块策略与语义完整性📚 本文收录于「流浪」的系列专栏🏠 博客主页：流浪｜ 📝 原创首发于 CSDN篇十九解决的是「文档怎么变成结构化文本」 ——PDF 的绘图指令被还原成带标题、带表格的 Markdown。文本到手之后还差一步才能入库：一本教材几百页、一份说明书几十页，整篇丢进检索和生成都不现实。本篇拆 RAG 的第二个环节——文本分块：它为什么躲不开，六种策略各自是什么脾气，以及六种放在一张表上该怎么选。