国产AI智能体七强横评：选型场景与短板清单
2026 年的国产办公智能体市场，腾讯、阿里、字节、百度几乎同时完成产品线整合，都在抢桌面入口。宣传语高度雷同，普通人分不清谁真能干活、谁只会聊天。本文按"定位—短板—适合谁"的结构过一...
大模型学习路线图：主干七站与五条支线怎么走
学大模型的第一个障碍不是难，是散：Transformer、RAG、Agent、微调、推理框架，每块看着都重要，拼不出一张完整的图。常见结局是收藏几十个教程，被问到"LLaMA 和 GPT-2 有什么区别"还是说...
大模型服务评测平台拆解：延迟吞吐与成本实测
选模型的痛点从来不是"没有模型"，而是"不知道信谁的数据"：厂商宣传毫秒级响应，实测延迟翻倍；标价超低的 API，百万次调用后账单失控；金融场景要的合规模型，在通用平台反复报错。第三方...
AI编码成本复盘：Token消耗与交付对账方法
月底账单一到，三个问题答不上来：钱花在哪个任务、哪个 Agent 上了？换来了几件交付？还是某个智能体在同一件事上反复空转？只看 Token 是记账，配上交付才算复盘。本文给一套把成本和交付...
PPT智能体构建拆解：成品形态与卡片写作契约
一个能直接交出 PPTX 文件的智能体，和普通对话机器人差在哪？差的不是模型，是工程结构：交付形态、写作约束、渲染链路这三层各管各的。本文以一个线上 PPT 专家的真实实现为例，拆开看成品...
AI信息聚合入口实战：去重、评分与双语摘要
跟进 AI 领域动态的人都有同款疲惫：一条进展至少有四个版本的现场——官方博客给事实，社交平台有从业者即时解读，Hacker News 评论区藏着反例和复现失败，隔两天 Reddit 出实测、论文榜出相...
多模态嵌入离线RAG：768维向量部署与取舍
检索增强生成的检索端，能不能整个塞进手机或浏览器？Google DeepMind 2026 年 10 月发布的 EmbeddingGemma 2 给出了肯定答案：740M 参数、Apache 2.0、文本代码图像视频音频五种模态全部投...
工具调用机制拆解：模型怎么选中并执行工具
大语言模型的本质是根据上下文预测下一个 token，那它凭什么能读文件、跑命令、改代码？答案是工具调用机制——模型自己不动手，它只生成"我想调用什么工具、什么参数"的结构化请求，真正执行...
vLLM推理集群弹性伸缩：指标失真与扩缩容策略
大促流量一来，推理集群崩了；流量低谷时，GPU 却常年空转烧钱。问题多半出在伸缩策略上：把无状态微服务那套"CPU 到 80% 就扩容"直接搬到 LLM 推理集群，结果要么浪费要么崩。根因是传统指...
LangChain解析器实战：结构化输出与避坑指南
大模型的输出是自由文本，业务代码要的是结构化数据——这个缺口就是解析器（Output Parser）要填的。它干两件事：提前把格式约定注入提示词，从源头规范输出；拿到结果后校验类型与合法性，不...