llm

MCP 系列（01）：MCP 是什么——为什么 Function Calling 不够你给 Claude 接入了 Jira 工具，能查工单、创建 Issue、更新状态。代码跑通了，团队很满意。

每日一个开源项目（第154篇）：Warp - 从‘好看的终端‘到 Agentic 开发环境"终端正在成为多 Agent 开发者工作流的中枢，而不只是一个命令运行器。"这是"每日一个开源项目"系列的第154篇文章。今天的主角是 Warp——2026 年 4 月宣布开源的 Rust 终端，以 OpenAI 作为发起赞助商，定位从"现代终端"升级为"Agentic 开发环境"。

Model Context Protocol (MCP) 全方位解析在过去的一年里，我们见证了 LLM（大语言模型）从“能说会道”演进到了“能干活”（Function Calling/Agent）。然而，开发者们很快遇到了一个巨大的瓶颈：集成的碎片化。

程序喵大人

【AI专栏】图解Transformer - 第04章：LLM生成博主介绍：程序喵大人前三章已经把 Transformer 里最重要的内部动作讲完了：token 变成向量，向量带上位置，self-attention 读取上下文，multi-head 从多个角度看，FFN 继续加工，Residual 和 Norm 让很多层 Block 可以稳定堆起来。

服务的骨架：网关、负载均衡、容灾、弹性与多机房 —— 推理系统架构五柱推理系统架构决定服务可用性与扩展性。本文从网关设计、负载均衡策略、高可用容灾、弹性伸缩、多机房部署五个切口，给出源码级实现与企业级推理服务架构决策框架。

llm-algo-8深入探讨的 Triton Flash Attention、PagedAttention、W8A16 Quantization GEMM 以及 Multi-LoRA 四大核心算子，你已经触及了现代大模型推理引擎（如 vLLM, SGLang, TensorRT-LLM）最底层的“四根支柱”。

OceanBase 为什么要做 AI 数据库？过去三年，AI 的变化太快了，确实太快了，让大家对于 AI 的需求量和 token 消耗成指数级增长。

代码审查 Agent Harness 实战：AI 自动 Code Review如果你在团队里做过 Reviewer，大概率经历过这些场景：上午打开 GitHub，10 个 PR 等着你，每个 PR 上千行变更，业务逻辑弯弯绕绕，你一个一个文件翻，看到眼睛发酸；好不容易审到一半，业务方过来说"这个 PR 今天必须合"，你只能加速扫读，结果低级 bug 溜进了生产环境；更别提那些缩进混乱、命名随意、硬编码密钥的"风格问题"——你说吧显得啰嗦，不说吧又膈应。

工程基础设施层：MLOps闭环断裂让模型上线即裸奔模型训完没人盯、回滚漏切数据翻车、监控只盯GPU不盯效果。本文从某风控模型真实复盘切入，剖析MLOps链路断裂、三态不一致、监控盲区三个痛点，给出闭环pipeline、三元组版本绑定、效果监控+漂移检测的量化方案。

先吃饱再说

手写一个 mini-cursor：LangChain Agent 开发完全实战摘要：Cursor 能自动写代码、创建项目、执行命令，背后靠的是 Agent + Tool 的组合。本文从零搭建一个 mini-cursor，实现文件读写、目录列表、命令执行等核心 Tool，并用 LangChain 构建 ReAct 循环。读完你会理解 AI 编程助手的底层原理。

Agent Skill 工程化指南（三）：运行与生效 — 运行时的全链路机制一句话定位：读完这篇，你将完整理解从"用户说了一句话"到"Skill 返回结果"之间发生的每一件事，包括匹配、加载、安全校验、执行和监控。

调查研究-222 PagedAttention 详解：vLLM 如何像操作系统一样管理 KV CachevLLM 之所以成为 LLM Serving 里的标志性方案，核心不在于它改变了模型结构，也不在于它让每一次矩阵乘法突然变快，而在于它抓住了在线推理里最关键、最容易被低估的资源：KV Cache。

调查研究-221 KV Cache：LLM 推理服务真正的显存黑洞LLM Serving 的核心瓶颈，很多时候不是模型权重，而是 KV Cache。模型权重是固定的。一个 14B 模型用 BF16 大约 28GB 权重，部署前就知道要占多少显存。但 KV Cache 是动态增长的：请求越多、上下文越长、输出越长，它越大。在线高并发时，系统真正容易失控的就是这部分。

带刺的坐椅

多 Agent 协作实战：任务编排与子代理系统在构建智能应用的过程中，我逐渐发现一个残酷的真相：单个 Agent 的能力存在天花板。即便你给了它最强大的模型、最丰富的工具集、最详尽的系统提示，它仍然会在某些场景下力不从心。

提词的艺术：Few-shot、CoT、Function Calling、ReAct 与自洽性 —— Prompt 工程六技Prompt 工程是释放大模型能力的关键技术。本文从 Few-shot 学习、思维链 CoT、函数调用 Function Calling、ReAct 推理行动、自洽性 Self-Consistency、Prompt 模板工程六个切口，给出源码级实现与企业级 Prompt 决策框架。

知识的外挂：分块、Embedding、Rerank、GraphRAG 与多路融合 —— RAG 检索增强六脉RAG 是大模型接入外部知识的核心架构。本文从文档分块 Chunking、向量化 Embedding、检索 Rerank、GraphRAG 图谱增强、多路召回与融合、生产级 RAG 流水线六个切口，给出源码级实现与企业级 RAG 决策框架。

采用 mem0 之前，先决定 Agent 到底允许记住什么mem0 吸引人的地方很直接：给 AI assistant 和 agent 提供长期记忆层。但真正的采用风险也在这里。Memory 不是一个普通功能，它会变成控制面。第一步不应该问 agent 能不能 add/search memory，而应该问：哪些事实允许被写入，谁以后能读到，过期事实如何降权，删除是否真实生效，以及一次回答被 memory 影响时有没有证据。

深度解析 AI Agent 的记忆系统如果说大语言模型（LLM）是 AI Agent 的逻辑大脑，那么**记忆系统（Memory System）**就是它的知识库与情感纽带。

LLM：用一条命令统一所有大语言模型的 CLI 工具深度解析 simonw/llm 项目——12.2k Star、63 个版本迭代、50+ 插件生态，如何成为终端 AI 工具的事实标准。

LLM01-大模型API调用平台性价比深度分析本文档基于 2026 年最新市场数据,从价格、模型能力、平台稳定性、合规性等多个维度,深度分析国内外主流大模型 API 调用平台的性价比表现,为个人开发者提供科学的选型指南 🎯