Loop Engineering 深度解读：从 Prompt 到自主智能体的工程跃迁
系统梳理 Loop Engineering（循环工程）的概念起源、演进脉络、核心架构、典型 Loop 模式、失败护栏、应用场景与未来走向，帮助读者从工程视角理解如何让智能体真正自主运转。
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AI
探索人工智能前沿技术与应用落地，涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、AIGC等热点领域，分享模型训练优化、推理部署、AI工程化建设及大模型应用开发的实战经验与最佳实践。
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CodeGraph 详解-把代码库变成可查询的知识图谱
深入解析CodeGraph如何将代码库转换为可查询的知识图谱，通过MCP协议让AI Agent高效理解代码结构，工具调用减少58%，速度提升22%，文件读取降到接近零。
AI Agent 架构原理详解：从一次提问到任务完成的完整闭环
全面解析AI Agent架构原理，从用户提问到任务完成的完整闭环，涵盖执行循环(ReAct)、工具调用(Function Calling)、知识库接入(RAG)、记忆系统等核心模块，并深入探讨工程落地实践与最佳实践。
深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践
围绕「Agent = LLM + 上下文 + 工具」核心公式，系统解析AI Agent设计原理与工程实践，涵盖上下文工程、记忆系统、工具调用、Coding Agent、多模态交互与多Agent协作等10大领域，配套28个可运行项目源码开源。
单智能体与多智能体设计方案深度解析
基于OpenAI、Anthropic、Google DeepMind三大实验室最新研究，系统拆解Single-Agent与Multi-Agent六种设计模式，从ReAct到Supervisor，覆盖2026年开源项目全景与生产用例决策框架，给出精确架构匹配的实战指南。
DeepSeek V4、ChatGLM 5.2、LLaMA 4 三大模型架构原理详解
截至 2026 年 7 月，DeepSeek V4、GLM-5.2、LLaMA 4 已构成开源大模型领域三大代表性架构。DeepSeek V4（1.6T 总参 / 49B 激活）以 CSA+HCA 混合注意力 将百万 token 上下文的单 token FLOPs 压至 V3.2 的 27%、KV
Apache Flink Agents 0.3 学习教程
基于Apache Flink Agents 0.3官方文档，系统讲解Flink Agents的设计原理、核心架构（事件驱动编排模型）与关键概念（Action、Event、Chat Model、Tool、Memory、Skills），涵盖Workflow Agent与ReAct Agent两种范式、Flink DataStream/Table API集成实战，从环境搭建到生产部署的完整学习教程。
vLLM 生产级部署完全指南
基于 vLLM 0.24.x 最新版本，从 PagedAttention 核心原理到大规模集群生产部署全覆盖。涵盖参数配置、容器化、Kubernetes 编排、性能调优、安全加固、可观测性与国产 NPU 适配等完整生产级方案。
vLLM 从入门到生产部署学习教程
vLLM高性能大语言模型推理引擎完整教程，从PagedAttention核心原理到生产部署实践。覆盖环境安装、离线批量推理、API服务部署、性能优化（显存/吞吐量/延迟）、量化、LoRA、多模态、张量并行等核心功能，以及Docker Compose高可用部署、Prometheus监控告警等生产级方案。