llm

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。

10年前端老司机

你的RAG检索正在“高效地重复废话”：一文彻底搞懂MMR算法如果你正在做RAG项目，大概率经历过这样的场景：向量相似度分数很高，检索结果看起来条条精准，可一送进大模型，回答却空洞、片面、车轱辘话来回说。你以为是生成模型不行，换了更大的模型，效果依然不理想。

大模型的观点谨：StoryTold 「Crafting Apps」四件套 · 深度总览审查对象：VectorCraft（Illustrator）、WordCraft（Word）、PdfCraft（Acrobat）、CADCraft（AutoCAD）审查时间：2026-10-08 · 全部基于仓库 main 分支快照 + GitHub Release API 实测方法：README/ROADMAP/MCP 文档/控制协议文档通读 + CLI 源码逐行核实 + 打包脚本逐行核实 + Release 资产清单实测

怎么证明"你这个模型是偷我的"——把蒸馏变成取证工具模型蒸馏这两年从学术话题变成了生意话题：厂商指控对手用输出训练自己的模型，被指控方说是独立训练的，两边谁都拿不出证据。

用户93851563507

从 0 到 1 搭建企业级多模态 RAG 知识库：一个装修公司的 AI 落地实战300 人销售团队、15 天岗前培训、知识散落在各个角落——这是一家江西知名装修公司面临的真实困境。本文完整拆解我主导设计的企业级知识库项目，从产品原型到数据库表设计，从多模态文档解析到 GraphRAG 推理链路，把每个技术决策背后的"为什么"讲透。

Gemini 4 Argon拆解：单次输出100万Token不是上下文游戏，长周期Agent的经济账怎么算谷歌 DeepMind 在 2026 年 9 月 30 日发布 Gemini 4 Argon，距离上一代旗舰 Gemini 3 系列接近十个月，由高级副总裁兼首席 AI 架构师 Koray Kavukcuoglu 亲自撰文介绍。官方博客把它的定位压缩成一句话：在真实世界软件工程、法律与金融等企业知识工作，以及网络安全防御这些复杂工作流中，交付前沿级别的性能表现。CEO Sundar Pichai 亲自在社交媒体上宣布，强调这不是一次常规的跑分升级，而是面向长周期任务的重新设计。整篇发布稿里最值得拆解的不是

第五章 Coding Agent 与通用 Agent一句话理解：Coding能力不仅用于开发软件，也让Agent能够计算、转换数据、生成产物，并在现有工具不足时临时构造解决方案。

LLM | 论文速读：如何使用 RL 缓解 LLM 过长问题这是最近比较感兴趣的方向。搜索了一些论文，准备读一下。背景：据观察，现在各家 LLM 普遍存在“输出越来越长”的情况。甚至，有些 Agent 在解决实际问题时，如 coding 场景，会出现“雷霆大思考”：一直 thinking，迟迟不进行真正的输出，导致任务进度停滞，并且浪费用户的 token。这可能与 RL 训练有关：RL 训练过程会鼓励 Agent 思考得更详尽、周密、考虑到各种 Corner case，某种程度上促使 Agent 反复思考、深度思考、以非常长的长度思考；甚至有些场景下，性能指标和长

给 Coding Agent 塞文档前先看这篇：什么时候是救命稻草，什么时候帮倒忙💡 一句话总结：这篇论文造了一个「描述保真度」基准（文档好不好，看 AI 能不能只凭它重建代码并跑过原测试），把文档提示词自动优化到 100% 保真，然后诚实地报告：这些高质量文档只在 agent 读不到代码时是救命稻草（测试通过率 8%→71%），在 agent 能读代码的正常场景下毫无提升甚至帮倒忙。做 agent 上下文工程的人值得花 10 分钟读完。

费曼学习法

无人值守AI内容矩阵实战（2）：我给 Agent 装了个「声称检测器」，专治它谎报已发布上一篇我拆了整套发布流水线的 4 个组件，今天聚焦一个差点让我翻车的隐蔽问题：模型 0 次真实工具调用，却能输出一篇格式完美、链接齐全的「执行成功汇报」。这篇把检测器的实现思路、代码结构和踩坑过程都摊开讲。

temperature 设为 0，就不会产生幻觉了吗？从解码机制到生产选值temperature=0 不能保证消除幻觉，也不能单独保证生产服务的输出完全可复现。它通常让解码走向贪心选择，但不会替模型核实事实。

全球首款 RTX Spark 电脑开卖：128GB 统一内存 + 1 Petaflop，价格你猜对了吗？10 月 8 日，英伟达和微软在旧金山把 RTX Spark 从发布会的 PPT 推上了货架。华硕、微软、戴尔、惠普、联想、微星六家厂商的首发机型同步开启预售，10 月 16 日陆续发货。这颗把 Grace CPU、Blackwell RTX GPU 和最高 128GB 统一内存揉进一颗芯片的「超级芯片」，终于变成了可以下单的页面。

我的 Agent 迁移"成功"了：每道门都在册，没有一道能跑拷贝不是接线。迁移完那天，我的盘点报告漂亮得像体检单：文件在盘上，字节数正常，Markdown 渲染没毛病，每轮上下文注入也"成功"。