持久化 AI Agent：范式转移、架构挑战与 2026 实战指南
2026 年，你向两个不同的 AI 系统提问： 「我昨天开会说了什么？」 系统 A（传统 RAG/问答）：「抱歉，我不知道。」 系统 B（持久化 Agent）：「昨天下午 3 点，你和李明、王芳开了关于 Q2 产品规划的会议。你说本季度重点是降低客户流失率，并安排了李明负责用户调研，王芳负责竞品分析……」 ...
LLM 函数调用实战：让大模型真正替你干活
引言：Agent 为何需要函数调用 2026 年最强大的 LLM，在真实世界面前依然是「盲人」。 它能写诗、分析财报、调试代码——但它不知道今天北京的天气、无法帮你查航班、不能操控数据库。它被困在训练数据的时间胶囊里。 ...
模型蒸馏：让小模型学会深度思考
o3-mini 在 AIME 数学竞赛上超越了 o1，在 GPQA Diamond 科学推理上达到了 87.7% 的准确率——超越人类专家平均水平。但 o3-mini 的深度搜索版本（extended thinking）每次推理要消耗数万 token 的上下文。 ...
xMemory：智能体记忆的语义层级架构，告别 RAG 失效
多会话 AI 智能体在企业落地的最大挑战之一，不是模型能力，而是记忆。 当一个 AI 客服需要跨数周保持上下文连贯性、当一个个性化教练 Agent 要记住用户的长期偏好又不能被大量日常对话淹没时，传统 RAG 方案就会暴露一个根本性缺陷：它不是为智能体记忆设计的。 ...
LLM 应用可观测性实战：Tracing、评估与生产级监控指南
2026 年，你的 AI 应用可能调用了至少三个不同的 LLM 服务商、五种工具和一个向量数据库。某个用户反馈"AI 回答变差了"——但复现不出来，查日志全是 token 数字，看不出问题在哪。 ...
LLM 推理成本 2026 变革：几分钱时代的应用经济学
2022 年 12 月，GPT-4 的 API 价格是每百万 Token 输入约 30 美元、输出约 60 美元。那时候能"用得起"大模型的公司屈指可数。 不到三年后，2026 年 3 月，Google Gemini 3.1 Flash-Lite 上线：每百万 Token 输入仅 0.25 美元，输出 1.5 美元。同等性能的成本下降超过 200 倍。 ...
[我的想法] 隐性知识：AI Agent 时代最被低估的资产
[我的想法] 隐性知识：AI Agent 时代最被低估的资产 Interloom 是一家慕尼黑 startup，最近拿了 $16.5M 融资。它的目标听起来很简单：把专家脑子里的隐性知识挖出来，让 AI Agent 能用。 ...
LLM 推理时间计算Scaling：为什么 o1/o3 之后的 AI 正在改变游戏规则
2025 年之前，提升 AI 模型能力的主流做法很简单：收集更多数据，训练更大的模型，买更多 GPU。这条路走过十几年，Scaling Laws 一次次被验证有效。 但 2025 年之后，事情开始起变化。 ...
AI Agent 评测实践：构建可量化的 Agent 质量标准
引言：一个真实的困境 你的团队刚完成一个客服 Agent 的开发。在本地评测中，Agent 在标准测试集上达到了 94% 的任务完成率，超越了发布阈值。 上线第一周，客诉率比预期高出三倍。用户反馈的问题集中在：Agent 在复杂对话中"失忆"、在边界情况下输出有害内容、以及对同一问题给出不一致的答案。 ...
思考的深度与广度：LLM Reasoning 技术全面解析
2024 年，OpenAI o1 的发布让"推理"成为 LLM 领域的关键词。2025 年，o3、Claude 3.7 Sonnet、Gemini 2.5 Flash 等模型相继在推理能力上取得突破。进入 2026 年，Reasoning 已经成为评价大模型能力的核心维度之一。 ...
Agentic RAG 实战：让检索拥有「规划能力」的 2026 进阶指南
2026 年，你向知识库 AI 提问： 「过去半年里，A 类客户的平均客单价有什么变化？并对比一下这和竞争对手最近发布的产品线调整有没有关联。」 传统 RAG 会怎么做？它会把这句话向量化，在向量数据库里做相似度搜索，返回最相关的文档片段，然后让模型生成答案。 ...
AI Agent 测试方法论：如何让 autonomous agent 不把事情搞砸
AI Agent 测试方法论：如何让 autonomous agent 不把事情搞砸 让 AI Agent 在 demo 环境里跑起来不难。难的永远是这件事：Agent 在凌晨 3 点、你没有在看的时候，自动执行了一个你没预期到的操作——删了数据、发了邮件、批了付款。 ...
