llm

Function Calling / Tool Use的原理和实现模式在讲解具体技术前，先明确两个底层认知，理解工具调用能力的核心价值：Function Calling（常称函数调用，又称 Tool Use 工具使用）是现代大语言模型的关键能力，指模型能够识别用户需求中需要外部能力的场景，按照指定格式输出结构化的工具调用请求，由外部程序执行后，再基于返回结果生成最终回答。

Loop Engineering 为什么会出现？一个 Loop 的组成部分有哪些？最近AI圈火了一个新概念，名叫Loop Engineering，也就是循环工程。今天就用大白话跟大家聊透它，让你彻底搞懂Loop Engineering到底是什么。

别用文档约束你的 Agent:聊聊 Agent 开发流程的思想一句话总结：好的 Agent 开发流程，核心是"模型是智能，代码是手脚"。但大多数系统只做对了一半——它们把关键契约写成文档里的大写字母 MUST，求模型记得遵守。真正成熟的做法，是把这些 HARD RULE 变成做不出错的闸门。

vLLM 是怎么工作的？本文翻译并整理自 Amit Shekhar 的 How does vLLM work?。在谈 vLLM 之前，先要明白"服务（serving）一个 LLM"到底意味着什么。

聊一下多 Agent 编排架构的应用实践在我所做的公司业务中，想完成一个完整的项目，需要跨多个系统做创建资源，交互流转，比如：存在的问题：有了AI之后，我们尝试把流程工作转交给Agent完成，让他按照既定流程，进行资源创建，流转。然而，简单的任务可以通过这样实现，一旦任务比较复杂，步骤较多，就会有下面这些问题：

数据集划分不是随便切：手把手切分大众点评情感数据集昨天跑中文情感分类 baseline，一上来就栽在数据集上了。本来想着从魔搭拖个现成的大众点评数据集，加载完直接喂模型，结果 MsDataset.load 下来一看，整份数据全塞在 train 里，连个验证集测试集都没给分好。盯着控制台输出的单条样本愣了半分钟，得，自己动手切吧。

想要成为糕糕手

深入理解AI Agent工具调用：从原理到代码实现翻了不少文章，讲 AI Agent "能做什么"的多，讲"怎么做到的"少。我第一次看 SDK 文档时有个疑问：LLM 没联网、没权限，它是怎么调用工具的？跑完代码才发现——它根本没调。tool_calls 只是 LLM 输出的一段 JSON 格式文本，你的代码读到它之后，才真正去执行对应函数。整个过程 LLM 只做了一件事：写字。这篇文章用一段不到 100 行的 Node.js 代码，把 Tool Calling 拆开给你看：

从矩阵乘法到多模态大模型 - LLM 篇这篇是关于植入 CLIP-ViT Encoder 训练多模态视觉前对 Text-Only 基座从零开始的训练，包含分词器、预训练、SFT，不包含多模态部分。

Claude Code 如何配置本地Ollama模型或别的模型（Deepseek等）个人使用场景 claude 模型实在是太贵了，想使用 Claude Code 默认只支持 Anthropic 的接口格式，所以本文记录了如何把本地模型或者其他模型（Deepseek等）接入 Claude Code 使用的方法。

Darling噜啦啦

LLM 数据工程实战：从数据集划分到交叉验证——大模型智能的根基本文深入解析 LLM 智能的三大来源（数据、算力、算法），系统讲解数据集划分（训练集/验证集/测试集）、交叉验证（k折交叉验证）的核心原理，并基于 ModelScope 平台实战演示数据加载与划分——带你理解"在模型之上，是数据的艺术；在模型之下，是数据的地基"。

工具调用：当LLM学会使用"武器"，AI Agent的底层逻辑拆解一个只能预测下一个词的模型，是怎么突破物理限制，去调用API、操作电脑的？你有没有想过一个问题：大模型本质上是个"词语接龙"游戏。

Few-shot、Chain-of-Thought、ReAct模式是什么在讲解具体方法前，先明确两个基础认知，理解这三类技术的诞生逻辑：Few-shot（少样本学习）是指在提示词中提供少量「输入 - 输出」的完整示例，让模型从范例中自主学习任务规则、输出格式与边界标准，再执行真实任务的提示方法。提供 1 个示例称为 1-shot，3 个称为 3-shot，以此类推；与之相对、不提供任何示例的方式称为 Zero-shot（零样本）。

Darling噜啦啦

Tool Use 底层原理：当"缸中大脑"遇上物理世界——LLM 工具调用的认知哲学与技术实现LLM 本质上只是被困在服务器里的"词语接龙机器"，看不见屏幕、摸不到键盘。那么，它是如何突破物理限制，去调用 API、读取数据库、操作物理世界的工具的？本文从技术哲学的视角，深入解析 Tool Use 的三大核心机制。

拆解 LLM Tool Use 的完整机制：从缸中大脑到 Agent 觉醒你用过 ChatGPT 的联网搜索，用过 Claude 分析 Excel 表格，用过豆包查询实时天气。你可能会觉得：这些 AI 真厉害，什么都会。

我用 30 行代码，搞懂了大模型是怎么"读"中文的💡 你知道吗？你发给 ChatGPT 的每一句话，它其实根本看不懂。它看到的是一串数字，而你看到的文字，在它眼里只是"Token"。

什么是结构化 Prompt 设计在讲解具体角色前，先明确两个核心认知，这是理解结构化 Prompt 设计的基础：结构化 Prompt 设计是一种将提示词按功能职责进行分层组织的工程化方法。它借鉴对话系统的参与者职责划分，把原本混杂在一起的身份规则、任务需求、输出范例，拆解为三个独立的角色层级，让模型精准识别不同信息的作用，大幅提升输出的稳定性、可控性与可维护性。

Skill 系列（04）：Skill 指标体系——L1/L2/L3 三层监控，让质量下降有据可查Skill 变差了，你怎么知道？有了指标，质量下降可以在用户感知之前被发现。三层依赖关系：L3 是基础，L2 是中间层，L1 是最终目标。报警时从 L3 往上排查，比从 L1 往下倒推快得多。

A2A协议深度解析｜Agent2Agent通信标准，智能体互联网的"HTTP"当你的 LangGraph Agent 要和另一个 CrewAI Agent 协作，当你的客服 Agent 需要把计费问题交给第三方财务 Agent—— 谁来定义它们之间怎么对话、怎么分发任务、怎么实时同步进度？Google 联合 50+ 厂商在 2025 年 4 月给出的标准化答案：A2A（Agent2Agent）协议。发布仅两个月，该协议便完整捐赠至 Linux 基金会；到 2026 年 4 月发布满一周年时，项目收获 22000+ GitHub Stars，落地覆盖 150 + 企业生产组织。本文系

Darling噜啦啦

LLM 分词与向量化：大模型是如何"读懂"文字的？——Tokenization × Embedding 原理与实战本文深入解析 LLM 的两大底层机制：Tokenization（分词）与 Embedding（向量化）。从为什么必须分词，到 js-tiktoken 的编码解码实战，再到阿里百炼 Embedding API 调用与余弦相似度计算——彻底搞懂大模型"读懂"文本的背后原理。

LLM 编排 vs 多 Agent 编排：拆解 Sakana Fugu6 月 22 日，东京的 Sakana AI 发布了 Fugu。它没有训练任何一个前沿大模型，而是把一池现成的模型编排起来，对外表现得像单个模型，并且自报在一些硬基准上能和 Fable 5 比肩。这件事值得拆一拆，因为它顺手把「多模型编排」和「多 agent 编排」这两件常被混为一谈的事，照得很清楚。