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吃饱了得干活

Agent 的核心组件：大脑、记忆、手脚与心跳本文是「Agent 基本概念」系列第二篇。第一篇给出的核心公式是： Agent = LLM（或策略）+ 规划 + 记忆 + 工具 + 执行循环为了便于展开，这一篇把它细化为七个部分： Agent = 感知 + LLM/策略 + 规划 + 记忆 + 工具 + 行动 + 执行循环其中 LLM 与规划合并为“大脑与调度器”一节，其余各部分独立展开。系列规划：① 什么是 AI Agent → ② 核心组件 → ③ 决策与规划 → ④ 记忆与工具 → ⑤ 架构与落地。

Gemini 4 Argon 对比 GPT-6 Astra：百万 Token 输出很诱人，但我劝你先别迁编程工作流大家好，我是孟健。今天一早在工位坐下，几个技术群和社区里全在刷谷歌 2026 年 9 月 30 日发布的 Gemini 4 Argon。

LangSmith RAG 量化评估：从"感觉还行"到"数据说话"第八十五天学习笔记：用 LangSmith + openevals 给 RAG 应用做回归评估。对应代码：本目录 src/ 下的 build_dataset.mjs、evaluators.mjs、run_eval.mjs、rag_agent.mjs。

TB级文本去重实战：从单机 OOM 到 Spark / Ray 分布式架构的工程演进适合谁：需要构建离线训练语料去重、并对删除结果承担审计责任的数据平台团队。默认策略：精确去重后，以字符 5-gram + MinHash LSH 找候选、真实 Jaccard 验证、连通分量选代表。不自动覆盖：热点桶、短文、超长文只保留并报告覆盖缺口。

大模型技术全景(十三)：记忆管理 Memory📚 本文收录于「流浪」的系列专栏🏠 博客主页：流浪｜ 📝 原创首发于 CSDN上上篇把 Agent 之间「怎么说话、怎么传话」讲透了，上篇讲了「哪些动作必须等人点头」。但 Agent 光会通信、会刹车还不够——它还得「记得住」：跨会话保留用户偏好、跨任务累积经验。这一篇讲记忆管理（Memory），把 Agent 的「外部记忆系统」从定义、分类、短期处理到长期记忆全生命周期一次说清。

AI 时代，MOM（制造运营管理系统）该如何演进？下AI 时代，MOM（制造运营管理系统）该如何演进？——从零设计一套适配多品类产线的通用 MOM 架构08　AI 落地场景清单（按可行性排序）

大鹏的NLP博客

理解 Jev：让大模型从“生成”走向“判断”大模型的一个天然特点是：即使只是做一个简单判断，也习惯通过自回归生成来给出答案。例如：“这个请求应该交给哪个部门？”

Koog(1) —— JVM 下的 Agent 框架如今的 Agent 是在是太火爆了。各种 Agent 应用层出不穷，但是基本都是 Python 和 Typescript 为主，这里面的主要原因还是生态。但是接下来，我将用一个系列的文章来介绍一个 Kotlin 语言的 Agent 框架 —— Koog。

用 Laya 把出海 App 的几百条混语评价拆成可统计的判断出海 App 团队有一个活，他们后台每天堆着几百条用户评价，语言杂得很，中文、英文、葡萄牙语、西班牙语混在一起。运营同学最头疼的不是看不懂，而是看不过来。他们真正想做的只有两件事：第一，判断每条评价的感情倾向，是夸还是骂；第二，把里面带着诉求的评价挑出来，比如"希望你们修复导出功能，否则我不再续费"，优先排给产品去处理。

ZCode Bug 定位实战：把报错丢给 ZCode，它是怎么修的上篇讲完用 Zread 读懂陌生项目，这篇进入开发者每天都要面对的场景——修 Bug。传统修 Bug 流程：看到报错 → 搜索引擎查 → 翻十几篇帖子 → 猜测原因 → 改一版 → 不对 → 再猜。运气好半小时，运气不好一下午。而 ZCode 的 Agent 模式是另一条路：把报错连上下文丢给它，它自己去读代码、定位根因、给出修复方案、改完还能跑测试验证。

AINative软件工程

LLM 应用的 Chaos Engineering 工程实践：给 AI 系统下毒，才能知道它有多抗造LLM 应用的 Chaos Engineering 工程实践：给 AI 系统下毒，才能知道它有多抗造你给 LLM 应用做过故障注入吗？大多数团队连 Provider 挂了怎么办都没想清楚，更别提故意拔网线、篡改 Token、往 Prompt 里塞干扰了。这篇文章讲的就是：怎么用混沌工程的思路，系统地给生产 AI 系统找茬，把那些"理论上能降级"但实际上一崩到底的死角提前炸出来。

吃饱了得干活

从 LLM 到 Agent：一文彻底搞懂什么是 AI Agent本文是「Agent 基本概念」系列第一篇，本系列将带你了解agen的基本概念。系列规划：① 什么是 AI Agent → ② 核心组件 → ③ 决策与规划 → ④ 记忆与工具 → ⑤ 架构与落地。

Skill 体检：30 个 Skill 全凭感觉？体检器先自曝了 8 个“假 0 分AI 健康三部曲 · 第 1 篇（Skill 体检）这是一个真实故事，所有数字都来自我刚跑完的一次全量体检。

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开源 LLM 可观测平台深度比较：Langfuse、Phoenix、Helicone、Opik 与 MLflow文档定位：这是一份选型导向的深度比较文档，聚焦开源/可自部署产品。LLM 可观测是 AI Native SRE 三层框架（见《AI Native SRE》§3）中第三层（L3 语义正确性）的核心工具。本文对五个主流开源平台做横向对比，帮助团队根据自身场景做出选型决策。所有信息基于 2026-06 的公开资料，平台特性演进快，正式选型前建议实地 PoC。

海拉鲁大陆在逃野猪

从张量到 NPU：解构端侧 AI 的底层执行逻辑在生成式 AI 全面渗透至个人计算设备的今天，"端侧推理"已不再是实验室概念，而是 MacBook Pro、旗舰手机等消费级硬件的标准能力。然而，当用户惊叹于本地大模型"秒级响应"与"离线可用"时，往往容易忽略其背后精密的软件-硬件协同机制。

AI 时代，MOM（制造运营管理系统）该如何演进？中AI 时代，MOM（制造运营管理系统）该如何演进？——从零设计一套适配多品类产线的通用 MOM 架构04　架构全景（六层 + 两横切）

3090 上的部署两种基于Qwen3.5-4B 判别模型open jev：llama.cpp和 vLLM ，谁更快、谁更准2026 年 9 月，我把同一个 4B 模型用两种方式放到 RTX 3090 24GB 上，对外都走 OpenAI 兼容接口，做同一件事：读完一篇舆情，只回答一个字母。A 表示文中能看出具体毕业生和他的毕业院校，B 表示看不出来。

【文献阅读 ICLR 2026】LLMs get lost in multi-turn conversationLLM是对话接口，不仅能帮助用户明确手头的任务，还能通过多轮对话交互按用户需求定义、探索、改进。这篇论文进行了大规模的模拟实验对比LLM在单轮和多轮对话中的性能。实验证实无论开源闭源LLM的多轮对话明显比单轮对话性能更低，在6项生成任务中平均下降39%。通过对20w+的模拟对话进行分析，性能降低可拆解成2个部分：能力的小幅衰减、不可靠性的显著上升。研究发现，LLM常在对话初期做出预设，并过早尝试生成最终答案，且会过度依赖这些答案。简单来说，LLM一旦在对话中走错方向，就会陷入偏差，无法自我修正。

openPangu-2.0: Towards Reliable and Efficient Agentic Reasoning——迈向可靠且高效的智能体推理openPangu-2.0 是 openPangu 团队推出的新一代大语言模型系列，旨在解决当前 LLM 从被动对话助手向主动自主智能体演进过程中面临的核心瓶颈：