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SUMMARY

中文 AI/LLM Agent 系统学习知识库:15 章从交互入口、MCP 协议、Agent 主体到构建自己的 Agent 全流程,附真实可运行的 LangGraph 实战项目。个人学习总结,欢迎斧正。

README.md

AI / LLM / Agent 全栈深度学习资源索引

按 11 大类系统组织 AI 全栈知识:交互入口 → 通信协议 → 智能体主体 → 能力约束 → 任务编排 → 提示推理 → 记忆状态 → RAG 知识库 → 模型底座 → 部署运维 → 安全评估,另加三篇专题:《12-主流Agent对比分析》(市场选型)、《13-自托管个人Agent》(OpenClaw/Hermes 框架解读)、《14-多模态Agent》(VLM/GUI 操作/语音原理笔记)。所有内容已对照 2026 年最新官方文档与社区实践整理。本 README 是整个知识体系的"地图 + 索引 + 学习指南",看完它你就能找到任何 AI 工程化概念的位置。

⚠️ 重要声明(必读)

这是一份个人学习笔记,绝非权威资料。

  • 📝 性质说明: 本仓库是作者在学习 AI / LLM / Agent 过程中整理的个人学习笔记,内容来源于官方文档、开源社区、论文、博客以及自己的理解与总结,仅作为学习交流之用。
  • 🙏 能力有限: 作者水平有限,接触 AI 时间不长,文中很多理解可能片面、浅显、甚至存在错误。对于复杂技术概念的解读难免有失偏颇,敬请批评指正。
  • ⚠️ 不保证准确: 文档中部分内容可能过时、不准确或不完整,AI 领域发展极快,请以官方文档和最新论文为准。读者请独立判断,不要将此处内容作为生产决策的唯一依据。
  • 🔗 来源声明: 文中引用了大量官方文档、论文、开源项目链接,版权归原作者所有。如有遗漏署名或侵权,请联系作者删除。
  • 💬 欢迎指正: 任何错误、建议、补充都欢迎通过 Issue 或 PR 提出,作者会虚心接受并改进。本文档内所有相关论文存在ai伪造可能，请不要相信，大部分官网链接大部分可直达相关的学习途径，虚心求教中。
  • 🚫 非商业用途: 本仓库内容仅供学习交流,禁止用于商业用途。

"知之为知之,不知为不知,是知也。" —— 《论语》
作者仍在持续学习中,这份笔记会不断修正和完善,也希望能与同行一起进步。

📑 目录

一、文档结构总览(11 大类 + 3 专题 + README)

序号 文档 内容定位 关键词 优先级 行数
00 README.md 本文件 - 总览索引与学习路径 索引/路径/词汇 必读 本文件
01 01-交互入口.md CLI / WebUI / Widget / Copilot / Chatbot / ASR / TTS / Realtime 7 大入口 基础 ~1230
02 02-智能体通信协议.md MCP / A2A / Registry / 消息队列 / Handoff 任务移交 MCP/A2A 核心 ~1940
03 03-智能体主体.md Agent / Multi-Agent / Sub-agent / 17 大框架对比(LangGraph/CrewAI/PydanticAI/smolagents/Agno/MetaGPT/AgentScope/PraisonAI 等) Agent 形态 核心 ~1600
04 04-能力与约束体系.md skill / CLAUDE.md / Rules / Hooks / 工具调用 / 沙箱 能力/约束 核心 ~1230
05 05-任务流程编排.md Workflow / Orchestrator / Plan / Durable Execution / HITL 编排/调度 核心 ~2120
06 06-提示与推理逻辑.md Prompt / CoT / Structured Output / 推理模型 / 提示评估 提示/推理 基础 ~1820
07 07-记忆会话状态.md Memory / Session / State / Mem0 / LangGraph Store 记忆/状态 基础 ~1720
08 08-RAG知识库体系.md RAG / GraphRAG / LightRAG / VectorDB / 混合检索 检索增强 重要 ~2430
09 09-底层大模型底座.md LLM / MoE / LoRA / GRPO / 推理模型 / 量化 模型基础 重要 ~1860
10 10-部署网关运维.md vLLM / P/D 分离 / GPU 分区(MIG/MPS) / Ollama / OneAPI / TTFT/TPS/错误率量化 / 缓存命中率 / SLO / 监控 / 故障 Runbook 工程化 实战 ~3450
11 11-安全对齐评估.md Evaluation / GRPO / RLVR / Alignment / Guardrails 安全/评估 进阶 ~2460
12 12-主流Agent对比分析.md Claude Code / Codex / Cursor / Devin / 框架与平台选型 专题·选型 实战 ~1020
13 13-自托管个人Agent.md OpenClaw(小龙虾)/ Hermes Agent(爱马仕)/ 自托管架构与安全 专题·自托管 实战 ~810
14 14-多模态Agent.md VLM / GUI 操作 / Computer Use / 语音端到端 / 多模态安全 专题·多模态 基础 ~1010
15 15-构建自己的Agent全流程.md 九阶段生命周期 / 框架选型 / 架构设计 / 手写 vs LangGraph 双版本实战 / 安全部署 专题·实战 实战 ~1138

全套合计 ~27,550 行 Markdown,涵盖 545 速查术语、645+ 表格/图示、655+ 代码/命令/配置示例块。

二、知识体系架构图

┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                                                                            │
│              🌐 AI 全栈知识体系(11 大类 + 总览)                            │
│                                                                            │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │  [应用层] 用户接触面与生产化                                          │  │
│  │                                                                       │  │
│  │   01 交互入口 ──► 10 部署运维 ──► 11 安全评估                          │  │
│  │   (CLI/WebUI/    (vLLM/网关/    (评估/对齐/                            │  │
│  │    语音/Copilot)  K8s/监控)       护栏/合规)                           │  │
│  └──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘  │
│                                  ▲                                         │
│                                  │ 服务化                                  │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │  [核心层] Agent 主体与协作                                            │  │
│  │                                                                       │  │
│  │   03 智能体主体 ◄── 02 通信协议 ──► 04 能力约束 ──► 05 任务编排        │  │
│  │   (Agent/         (MCP/A2A/     (Skills/Hooks/   (Workflow/          │  │
│  │    Multi-Agent/    Handoff)      CLAUDE.md)       Orchestrator)      │  │
│  │    Sub-agent)                                                         │  │
│  └──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘  │
│                                  ▲                                         │
│                                  │ 调用                                    │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │  [认知层] 推理 / 记忆 / 知识                                          │  │
│  │                                                                       │  │
│  │   06 提示推理 ──► 07 记忆状态 ──► 08 RAG 知识库                        │  │
│  │   (Prompt/CoT/   (Memory/Session/   (RAG/GraphRAG/                    │  │
│  │    Reflection)    VectorDB)          VectorDB)                        │  │
│  └──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘  │
│                                  ▲                                         │
│                                  │ 基础                                    │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │  [基础层] 模型底座                                                    │  │
│  │                                                                       │  │
│  │   09 底层大模型底座                                                    │  │
│  │   (LLM/Transformer/Attention/MoE/LoRA/                                │  │
│  │    RLHF/Tokenizer/量化/KV Cache)                                       │  │
│  └──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘  │
│                                                                            │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

四层结构逻辑:

层次 章节 职责 关键问题
基础层 09 LLM 的原理与技术栈 "AI 是什么?"
认知层 06 / 07 / 08 提示/记忆/知识 "AI 如何思考和记忆?"
核心层 02 / 03 / 04 / 05 Agent 主体与协作 "AI 如何自主行动?"
应用层 01 / 10 / 11 用户接入与生产化 "AI 如何服务和被信任?"

📌 专题篇: 12-主流Agent对比分析.md、13-自托管个人Agent.md、14-多模态Agent.md、15-构建自己的Agent全流程.md 不属于四层结构——前三篇是原理知识的"市场落点"与方向深化,第四篇是从零构建 Agent 的完整工程方法论(九阶段生命周期 / 框架选型 / 双版本实战 / 安全部署),回答"学完原理后该买/用/装哪个"、"Agent 如何长出眼睛和耳朵"以及"我要自己造一个 Agent 该怎么动手"。

三、11 大类 + 3 专题一句话定位与深度内容

每章开头都有术语速查表(21~50 条,中英文对照 + 一句话解释),正文中所有专业词汇均有解释。

1. 交互入口(01) — 用户与 AI 系统的接触面

  • 一句话: 从 CLI 到语音交互的 7 种入口形态。
  • 核心概念: CLI、WebUI、Widget、Copilot、Chatbot、ASR、TTS
  • 代表工具: Codex CLI、Claude Code、Cursor、ChatGPT、Whisper
  • 关键问题: 用户如何"使用" AI?

2. 智能体通信协议(02) — Agent 接入外部世界的标准协议

  • 一句话: MCP(Agent↔工具)+ A2A(Agent↔Agent)。
  • 核心概念: MCP、A2A、Function Calling、JSON-RPC 2.0、Streamable HTTP、Agent Card、Handoff
  • 关键创新: M×N 集成降为 M+N(2024-11 Anthropic 开源)
  • 关键问题: Agent 之间和 Agent 与工具如何"对话"?

3. 智能体主体(03) — Agent 本身的形态与角色

  • 一句话: Agent 形态、角色、多 Agent 协作与主流框架。
  • 核心概念: Agent、Agent Loop、ReAct、Multi-Agent、Sub-agent、Coordinator、Supervisor、Orchestrator
  • 主流框架: LangGraph、CrewAI、OpenAI Agents SDK、AutoGen、DSPy、LlamaIndex
  • 关键问题: Agent 是什么?如何"自主行动"?

4. 能力与约束体系(04) — Agent 的能力扩展与行为边界

  • 一句话: 能力封装(skill/tool)+ 行为约束(CLAUDE.md/Rules/Hooks)。
  • 核心概念: Skill、CLAUDE.md、AGENTS.md、Rules、Hooks、PreToolUse、PostToolUse、Sandbox
  • 关键标准: AGENTS.md(60k+ 项目采用)、AgentSkills.io
  • 关键问题: Agent "能做什么"和"不能做什么"?

5. 任务流程编排(05) — 任务拆解、调度、闭环

  • 一句话: Anthropic 五大工作流 + Plan/ReAct/Reflection 三大范式。
  • 核心概念: Workflow、Prompt Chaining、Routing、Evaluator-Optimizer、Orchestrator-Workers、DAG、Feedback Loop、Trigger、Webhook、Cron
  • 关键论文: Anthropic《Building Effective Agents》(2024-12)
  • 关键问题: 任务从输入到输出"怎么跑"?

6. 提示与推理逻辑(06) — 控制模型输出的核心机制

  • 一句话: Prompt 工程 + CoT/ReAct/Reflection/ToT/GoT 推理模式。
  • 核心概念: Prompt、System Prompt、Zero-shot、Few-shot、CoT、ToT、GoT、Self-Consistency、Reflection、Grounding、DSPy
  • 关键参数: Temperature、Top-p、Top-k、Max Tokens、Stop Sequence
  • 关键问题: 如何精确"指挥" LLM?

7. 记忆会话状态(07) — Agent 的上下文与状态管理

  • 一句话: 三层记忆(工作/短期/长期)+ 会话状态机。
  • 核心概念: Memory、Working/Short-term/Long-term Memory、Session、State Machine、Scratchpad、Vector Database、MemGPT、Generative Agents、Reflexion
  • 关键论文: MemGPT(OS 思想管理上下文)、Generative Agents(斯坦福小镇)
  • 关键问题: Agent 如何"记住"和"思考"?

8. RAG 知识库体系(08) — 检索增强生成技术栈

  • 一句话: 从朴素 RAG 到 GraphRAG/RAPTOR/Self-RAG/CRAG 的演进。
  • 核心概念: RAG、Naive/Advanced/Modular RAG、GraphRAG、RAPTOR、HippoRAG、Self-RAG、CRAG、Embedding、Chunk、HNSW、IVF、PQ、Hybrid Search、Reranker、HyDE、RAGAS
  • 主流向量库: Milvus、Qdrant、Weaviate、Chroma、Pinecone、PGVector
  • 关键问题: Agent 如何"开卷考试"、接入外部知识?

9. 底层大模型底座(09) — LLM 的原理与技术栈

  • 一句话: Transformer/Attention/MoE/LoRA/RLHF/量化全栈。
  • 核心概念: LLM、VLM、MMM、Transformer、Attention、MHA/MQA/MLA/GQA、MoE、Tokenizer、BPE、Embedding、Pre-training、SFT、RLHF、PPO、DPO、KTO、ORPO、RLAIF、Constitutional AI、LoRA、QLoRA、DoRA、PEFT、GPTQ、AWQ、GGUF、KV Cache、FlashAttention、Speculative Decoding、RoPE、ALiBi
  • 主流模型: GPT-4o/5、Claude 4、Gemini 2.5、Llama 4、DeepSeek-V3/R1、Qwen 3、Mistral、GLM-4.5、Grok
  • 关键问题: AI 上层所有能力的"源头"是什么?

10. 部署网关运维(10) — 模型部署、网关、监控、运维

  • 一句话: AI 工程化的"最后一公里"。
  • 核心概念: vLLM、PagedAttention、Continuous Batching、TGI、Ollama、TensorRT-LLM、SGLang、llama.cpp、GGUF、TP/PP/EP/CP/DP、KV Cache、Prefix Cache、Prompt Caching、Semantic Cache、OneAPI、LiteLLM、Higress、Token Bucket、Leaky Bucket、OAuth 2.1、PKCE、JWT、TTFT、TPOT、QPS、Prometheus、Grafana、LangSmith、Langfuse、Docker、K8s、HPA、KEDA、KubeAI、KServe
  • 关键问题: 如何把模型变成可用的生产服务?

11. 安全对齐评估(11) — 模型评估、安全护栏、对齐与合规

  • 一句话: AI 工程化的"守门员"。
  • 核心概念: Evaluation、Benchmark、MMLU、MMLU-Pro、GSM8K、MATH、GPQA、HumanEval、MBPP、SWE-bench、AgentBench、τ-bench、GAIA、LiveBench、LMSYS Arena、Pass@k、Elo Rating、LLM-as-a-Judge、Hallucination、FActScore、TruthfulQA、Alignment、HHH、Constitutional AI、Scalable Oversight、RLHF、RLAIF、Alignment Tax、Guardrails、NeMo Guardrails、Llama Guard、Moderation、OpenAI Moderation API、Perspective API、Prompt Injection、Jailbreak、DAN、Many-shot Jailbreak、OWASP LLM Top 10、PII、Differential Privacy、Federated Learning、Bias、Fairness、Toxicity、Audit、Compliance、Interpretability、Mechanistic Interpretability、Red Team、EU AI Act、生成式 AI 管理办法、NIST AI RMF、ISO 42001
  • 关键问题: 如何让 AI 安全可控地服务人类?

12. 主流 Agent 对比分析(12 · 专题篇) — 2026 年市场格局与选型决策

  • 一句话: 前面 11 章讲"Agent 怎么造",本章讲"Agent 怎么选"。
  • 核心内容: 编程 Agent 产品(Claude Code / Codex / Cursor / Copilot / Devin / Jules / Gemini CLI / 开源阵营)、通用 Agent(ChatGPT Agent / Manus / Kimi)、开发框架(LangGraph / CrewAI / OpenAI Agents SDK / Claude Agent SDK / Google ADK / MS Agent Framework / Pydantic AI / LlamaIndex)、企业托管平台(AgentKit / Bedrock AgentCore / Vertex AI / Copilot Studio 等)
  • 特色: 三张自绘对比图(定位图 / 基准对比 / 框架雷达)+ 四层市场全景 + 决策树 + 场景推荐表
  • 关键问题: 2026 年我该买/用哪个 Agent?

13. 自托管个人 Agent(13 · 专题篇) — OpenClaw(小龙虾)与 Hermes Agent(爱马仕)框架解读

  • 一句话: 2026 年最火的开源品类——跑在自己机器上、聊天软件指挥、7×24 待命的私人 AI 管家。
  • 核心内容: 小龙虾/爱马仕花名与社区黑话、共同范式(常驻进程+Gateway+全系统工具面)、Hermes 学习循环架构、OpenClaw 白盒可控哲学、部署上手与成本、Shell 级权限的安全风险
  • 特色: 两张自绘对比图(能力雷达 / 社区热度)+ 消息全生命周期时序图 + 攻击链分析
  • 关键问题: 要不要"养虾/养马"?养哪只?怎么养才安全?

14. 多模态 Agent(14 · 专题篇) — VLM 原理、GUI 操作与端到端语音

  • 一句话: Agent 如何长出"眼睛"和"耳朵"——感知图像/语音/屏幕并采取行动的笔记。
  • 核心概念: VLM、CLIP/SigLIP、Visual Grounding、Computer Use、GUI Agent、ASR/TTS、端到端语音、全双工、多模态 RAG、OSWorld、视觉提示注入
  • 特色: LLaVA 架构图、看屏决策循环、语音延迟预算、Playwright/faster-whisper/FastMCP 可运行示例(纯笔记体,不含费用分析)
  • 关键问题: 模型怎么"看懂"图、"听懂"话、替你操作屏幕?

15. 构建自己的Agent全流程(15 · 专题篇) — 从需求定义到部署上线的完整工程方法论

  • 一句话: 手把手教你如何从零构建一个生产级 Agent——不是学"Agent 是什么",而是学"Agent 怎么做"。
  • 核心概念: 九阶段生命周期、框架分析六维模型、单/多Agent架构设计、模型接入层、工具设计与MCP封装、提示词工程、记忆与RAG接入、手写vs LangGraph双版本实战、评估与迭代闭环、安全加固与部署上线、十大失败模式
  • 特色: 框架决策树与六维雷达、手写 Agent Loop vs LangGraph 双版本完整可运行代码对比、MCP 工具封装实战、十大失败模式排查表
  • 配套实战代码: examples/personal-research-agent/ — 真实可运行的"个人研究助手 Agent"(LangGraph 实现):四个真实工具(笔记检索/联网搜索/文件读写)、HITL 审批门、checkpoint 持久化、离线冒烟测试与 eval 数据集,pip install -r requirements.txt 即可跑
  • 关键问题: 我要自己造一个 Agent,从哪开始、用什么框架、怎么上线?

四、推荐学习路径(4 种顺序)

🚀 路径 A:递进式(适合初学者,从底层到应用)

第 1 步: 09 底层模型 ────► 了解 LLM 是什么
                              ↓
第 2 步: 06 提示推理 ────► 学会用 Prompt 控制输出
                              ↓
第 3 步: 07 记忆状态 ────► 理解上下文/记忆/状态
                              ↓
第 4 步: 03 智能体主体 ──► Agent 三要素与循环
                              ↓
第 5 步: 04 能力约束 ────► 工具/Skills/Hooks/CLAUDE.md
                              ↓
第 6 步: 05 任务编排 ────► 五大工作流模式
                              ↓
第 7 步: 02 通信协议 ────► MCP 协议原理与实践
                              ↓
第 8 步: 01 交互入口 ────► CLI 工具实操
                              ↓
第 9 步: 08 RAG 体系 ────► 向量数据库/RAG/GraphRAG
                              ↓
第 10 步: 10 部署运维 ───► vLLM/Ollama/OneAPI/监控
                              ↓
第 11 步: 11 安全评估 ───► 对齐/护栏/评估/合规

⚡ 路径 B:实战优先(适合工程师,先跑起来再深入)

第 1 步: 01 交互入口 ────► Codex CLI / Claude Code 跑起来
第 2 步: 09 底层模型 ────► 选个 LLM 用(API/本地)
第 3 步: 10 部署运维 ────► vLLM/Ollama 部署
第 4 步: 02 通信协议 ────► 写第一个 MCP Server
第 5 步: 06 提示推理 ────► 优化 Prompt
第 6 步: 03 智能体主体 ──► 写第一个 Agent
第 7 步: 04 能力约束 ────► 加 Skills + Hooks
第 8 步: 05 任务编排 ────► 多步任务编排
第 9 步: 07 记忆状态 ────► 加记忆与会话
第 10 步: 08 RAG 体系 ───► 接入知识库
第 11 步: 11 安全评估 ───► 上线前安全检查

🎯 路径 C:研究优先(适合研究者,从原理到系统)

第 1 步: 09 底层模型 ────► Transformer/Attention/MoE 原理
第 2 步: 06 提示推理 ────► CoT/ToT/GoT/Self-Consistency 论文
第 3 步: 11 安全评估 ────► RLHF/DPO/Constitutional AI/Hallucination
第 4 步: 07 记忆状态 ────► MemGPT/Generative Agents 论文
第 5 步: 08 RAG 体系 ────► GraphRAG/RAPTOR/Self-RAG/CRAG 论文
第 6 步: 03 智能体主体 ──► ReAct/Reflexion 论文 + 框架对比
第 7 步: 05 任务编排 ────► Anthropic 五大工作流 + LLMCompiler
第 8 步: 02 通信协议 ────► MCP/A2A 规范
第 9 步: 04 能力约束 ────► AGENTS.md / CLAUDE.md 标准
第 10 步: 01 交互入口 ───► CLI/WebUI 形态对比
第 11 步: 10 部署运维 ───► vLLM/PagedAttention 论文 + K8s 实践

🛠️ 路径 D:按角色(适合不同岗位快速定位)

角色 推荐顺序 重点章节
后端工程师 10 → 02 → 09 → 08 → 11 部署运维 + 协议 + 模型底座 + RAG + 安全
前端工程师 01 → 06 → 03 → 04 交互入口 + 提示 + Agent 主体 + 能力约束
算法工程师 09 → 06 → 11 → 08 → 07 模型 + 提示 + 评估 + RAG + 记忆
DevOps 10 → 02 → 11 → 01 部署 + 协议 + 安全 + 入口
产品经理 01 → 03 → 05 → 06 → 11 入口 + Agent + 编排 + 提示 + 安全
研究者 09 → 06 → 07 → 08 → 11 → 03 模型 + 提示 + 记忆 + RAG + 评估 + Agent
学生入门 09 → 06 → 03 → 01 → 02 模型 + 提示 + Agent + 入口 + 协议

五、全局专业词汇索引(A-Z)

汇总 11 章中的核心术语,标注所在章节。每个术语在对应章节都有详细解释。

A

术语 中文 章节 一句话解释
A2A Agent 间协议 02 Google 2025-04 发布的 Agent↔Agent 协议
AdaLoRA 自适应 LoRA 09 自适应分配秩的 LoRA
Advanced RAG 高级 RAG 08 增加预检索/后检索优化的 RAG
Agent 智能体 03 LLM 为大脑,能自主循环调用工具的系统
Agent Card Agent 名片 02 A2A 中描述能力的 JSON-LD 名片
Agent Loop 智能体循环 03 LLM 思考→调用工具→观察→判断完成的 while 循环
AgentBench AgentBench 11 多环境 Agent 能力评估基准
AGENTS.md 跨工具规则标准 04 60k+ 项目采用的跨 CLI Agent 配置标准
AgentSkills.io 技能标准 04 Skill 的开放标准与目录网站
Agentic 智能体化 01 具备自主决策、工具调用能力的特性
Agentic AI 智能体 AI 03 强调 AI 系统的自主行动能力
Agentic RL 智能体强化学习 03 用 RL 训练 Agent 模型本身(AgentScope)
AgentOS Agent 操作系统 03 Agno 的运行时+控制面,提供 API/UI/RBAC
Alignment 对齐 11 让 AI 行为与人类意图/价值观一致
Alignment Tax 对齐税 11 为安全牺牲部分能力
ALiBi ALiBi 位置编码 09 Attention with Linear Biases 位置编码
Allowlist 白名单 04 显式允许的列表
ANN 近似最近邻 08 Approximate Nearest Neighbor 搜索
API Key 接口密钥 10 字符串形式的密钥
API Tool API 工具 04 封装 HTTP API 为可被 LLM 调用的工具
Artifact 产物 02 A2A 中任务产生的最终输出
ASR 自动语音识别 01 将语音转换为文字
Audit 审计 11 记录和审查系统操作
Auth 鉴权 10 身份验证与授权
Auto Memory 自动记忆 07 Claude Code 自动写入/读取的持久化记忆

B

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BPE 字节对编码 09 Byte Pair Encoding,最常用的分词算法
BBH Big-Bench Hard 11 BIG-Bench 中最难的 23 个任务
Bearer Token 持有者令牌 02 HTTP Authorization 头中携带的访问令牌
Bias 偏见 11 模型输出的系统性偏差
Bloom Filter 布隆过滤器 07 概率型数据结构,用于快速判重

C

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Capability Negotiation 能力协商 02 握手阶段双方声明支持哪些原语
Chain 推理执行链 05 多步串行调用(LangChain 概念)
Chatbot 对话机器人 01 以对话为核心的 AI 应用
Checkpoint 检查点 07/09 训练中保存的模型权重 / 中间状态
Checkpointer 检查点机制 03/07 LangGraph 中保存中间状态
Chunk 文本块 08 文档切分后的最小检索单元
Chunking 分块 08 把长文档切分为块的过程
Cipher Jailbreak 加密越狱 11 用编码/加密绕过安全
CLI 命令行接口 01 通过文本命令与系统交互的终端界面
CLAUDE.md Claude 项目规则 04 Claude Code 启动时自动加载的项目规则
Code Interpreter 代码解释器 04 沙箱中执行代码的工具
Code Agent 代码智能体 03 LLM 直接生成代码作为动作(smolagents)
Cold Start 冷启动 10 模型加载过程,延迟高
Compliance 合规 11 符合法规和标准
Continuous Batching 连续批处理 10 动态加入/移除请求的批处理方式
Context Window 上下文窗口 06/09 模型一次能处理的最大 Token 数
Conversation History 对话历史 07 会话中的完整消息序列
CoT 思维链 06 Chain of Thought,显式推理步骤
Coordinator 协调智能体 03 负责任务分配与汇总的调度中心
Copilot 副驾驶 01 IDE 内辅助编码的 AI 工具
CRAG 纠正 RAG 08 Corrective RAG,检索结果评估与纠正
Crew 团队 03 CrewAI 中一组 Agent 协作的集合
Cron 定时任务 05 Unix 系统的定时任务表达式

D

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DAN DAN 越狱 11 Do Anything Now,经典越狱
DAG 有向无环图 05 Directed Acyclic Graph,任务依赖表示
Data Contamination 数据污染 11 评估数据混入训练数据
Decode 解码 10 自回归逐 Token 生成阶段
Demographic Parity 人口统计平等 11 公平性指标
Denylist 黑名单 04 显式禁止的列表
Dependency 任务依赖 05 任务间的前置关系
Deterministic 确定性 04 相同输入永远产生相同输出
Differential Privacy 差分隐私 11 DP,数学可证明的隐私保护
Distillation 模型蒸馏 09 大模型(教师)教小模型(学生)
DoRA 权重分解 LoRA 09 Decomposed LoRA
DPO 直接偏好优化 09 Direct Preference Optimization
DP 数据并行 10 Data Parallelism,多副本并行处理
DSPy DSPy 框架 06 Stanford 的提示编程框架

E

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Embedding 嵌入向量 08/09 把文本/图像映射为高维向量
Elo Rating Elo 评分 11 国际象棋式评分,用于模型排名
Embedding Model 嵌入模型 08 文本转向量的模型
EP 专家并行 10 Expert Parallelism,MoE 专家分到多 GPU
Episodic Memory 情节记忆 07 记录具体事件和经历的记忆
Equal Opportunity 机会平等 11 公平性指标
EU AI Act 欧盟 AI 法案 11 全球首个综合 AI 监管法
Evaluator-Optimizer 评估-优化 05 LLM 生成,另一 LLM 评估,迭代改进
Evaluation 评估 11 对模型能力/安全性/质量进行量化测量
Elicitation 信息征询 02 Server 向用户请求额外信息(2025-06)

F

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FActScore FActScore 11 细粒度事实准确性评估
Fairness 公平性 11 不同群体获得公平对待
Federated Learning 联邦学习 11 数据不出本地,只传模型更新
Feedback Loop 反馈闭环 05 输出反馈到输入的循环优化
FIFO 先进先出 05 最简单的调度策略
Few-shot 少样本 06 提示中给出几个示例引导模型
Few-shot CoT 少样本思维链 06 给出带推理步骤的示例
FlashAttention Flash Attention 09 GPU 友好的 Attention 优化
FP16/BF16/FP8 数值精度 09 16/16/8 位浮点精度
Function Calling 函数调用 02/04 OpenAI 的工具调用接口规范

G

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GAIA GAIA 11 真实世界助理任务评估
Generative Agents 生成式智能体 07 斯坦福小镇论文,模拟人类记忆
GGUF GGUF 格式 09/10 llama.cpp 的量化模型格式
GoT 思维图 06 Graph of Thoughts,图状推理网络
GPQA GPQA 11 研究生科学题基准
GPTQ GPTQ 量化 09 基于二阶信息的量化
Grafana Grafana 10 可视化仪表盘
Grounding 事实锚定 06 用外部事实约束模型输出
Guardrails 安全护栏 04/11 防止 AI 产生有害输出的防护机制
GQA 分组查询注意力 09 Grouped-Query Attention

H

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Handoff 任务移交 02/03 OpenAI Agents SDK 三原语之一
Hallucination 幻觉 06/11 模型编造看似合理但不真实的内容
HITL 人在回路 03 Human-In-The-Loop,关键决策由人确认
Higress Higress 10 阿里开源的 AI 网关,基于 Envoy
HippoRAG 海马体 RAG 08 模拟人类海马体记忆机制
HNSW 层次导航小世界图 08 最常用的 ANN 索引算法
Hooks 生命周期钩子 04 Agent 事件触发时执行的确定性脚本
Host 宿主应用 02 运行 LLM 的应用本体
HPA 水平 Pod 自动扩缩 10 Horizontal Pod Autoscaler
HHH HHH 原则 11 Helpful + Honest + Harmless
HyDE 假设文档嵌入 08 Hypothetical Document Embeddings
Hybrid Search 混合检索 08 向量检索 + 关键词检索融合

I

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IDE 集成开发环境 01 如 VS Code、JetBrains 系列
Index 索引 08 加速向量相似度搜索的数据结构
In-Context Learning 上下文学习 06 从提示中的示例学习,无需参数更新
Inference Server 推理服务 10 加载模型并提供推理 API 的服务
inputSchema 输入参数 Schema 04 JSON Schema 定义工具参数
Interpretability 可解释性 11 理解模型决策过程
INT8/INT4 整数量化精度 09 8/4 位整数精度
Iteration 迭代 05 多轮循环优化
IVF 倒排文件索引 08 聚类后搜索的 ANN 算法

J

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Jailbreak 越狱 11 绕过安全限制的高级注入
JSON-RPC 2.0 JSON 远程过程调用 02 MCP 底层消息格式
JWT JSON Web Token 10 自包含的 Token 格式

K

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KEDA KEDA 10 基于事件驱动的 K8s 自动扩缩
Knowledge Graph 知识图谱 07/08 实体-关系-实体的图结构知识库
KTO KTO 算法 09 Kahneman-Tversky Optimization
KubeAI KubeAI 10 K8s 上的模型部署平台
KServe KServe 10 K8s 上的模型推理标准
KV Cache KV 缓存 09/10 缓存 Attention 的 Key/Value 加速自回归

L

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Landlock Linux 沙箱 01/04 Linux 内核级沙箱机制
Langfuse Langfuse 10 开源 LLM 可观测性平台
LangGraph LangGraph 03 LangChain 的图状态机 Agent 框架
LangSmith LangSmith 10 LangChain 的 LLM 可观测性平台
LCEL LangChain 表达语言 05 用管道符 `
Leaky Bucket 漏桶 10 平滑输出的限流算法
LLM 大语言模型 09 Large Language Model
LLM-as-a-Judge LLM 评分 11 用另一个 LLM 评分
LLMCompiler LLM 编译器 05 并行执行多工具调用的 Plan 范式
LiveBench LiveBench 11 持续更新的防污染基准
LiveCodeBench LiveCodeBench 11 持续收集新题的代码基准
llama.cpp llama.cpp 09/10 C++ 实现的轻量 LLM 推理库
Load Balancer 负载均衡器 10 在多个后端实例间分配请求
Logging 日志 10 系统运行事件记录
Long-term Memory 长期记忆 07 跨会话的知识存储
LoRA 低秩适配 09 Low-Rank Adaptation
Lost in the Middle 中间丢失 09 长上下文中间信息利用率低

M

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Many-shot Jailbreak 多样本越狱 11 长上下文用大量样本诱导
Many-shot 多样本 06 给大量示例(接近微调效果)
MATH MATH 11 竞赛级数学题基准
Max Tokens 最大 Token 数 06 限制输出长度的参数
MBPP MBPP 11 Mostly Basic Python Problems
MHA 多头注意力 09 Multi-Head Attention
MCP 模型上下文协议 02 Anthropic 开源的 Agent↔工具协议
Mechanistic Interpretability 机制可解释性 11 逆向工程神经网络内部机制
MemGPT MemGPT 系统 07 用 OS 思想管理 LLM 上下文
Memory 记忆 07 Agent 的信息存储系统
Metadata 元数据 08 附加在向量上的结构化数据
Metrics 指标 10 可量化的运行数据
MindIE MindIE 10 华为昇腾 NPU 推理引擎
Model Router 模型路由器 03 自动路由到最便宜可胜任的模型(PraisonAI)
MLC-LLM MLC-LLM 10 TVM Team 的跨平台 LLM
MMLU MMLU 11 Massive Multitask Language Understanding
MMLU-Pro MMLU-Pro 11 MMLU 升级版,10 选 1
MMM 多模态模型 09 Multi-Modal Model
Moderation 内容审核 11 对输入输出做安全审查
Monitor 监控 10 持续观察系统状态
MsgHub 消息中心 03 AgentScope 多 Agent 对话管理器,支持动态增删
MoE 混合专家模型 09 Mixture of Experts
MQA 多查询注意力 09 Multi-Query Attention
MLA 多头潜在注意力 09 Multi-head Latent Attention
Multi-Agent 多智能体 03 多个有不同角色的 Agent 协作

N

术语 中文 章节 一句话解释
Naive RAG 朴素 RAG 08 最基础的 RAG
NeMo Guardrails NeMo 护栏 11 NVIDIA 开源的 LLM 护栏框架
NIST AI RMF NIST AI 风险管理框架 11 美国 AI 风险管理标准
Notification 通知 02 JSON-RPC 中无 ID 不需响应的消息

O

术语 中文 章节 一句话解释
OAuth 2.1 OAuth 2.1 02/10 OAuth 2.0 整合 + PKCE 强制
OpenAI Moderation API OpenAI 审核 API 11 免费内容审核服务
OneAPI OneAPI 10 开源 AI API 统一管理平台
Ollama Ollama 10 本地一键运行开源 LLM 的工具
ORPO ORPO 算法 09 Odds Ratio Preference Optimization
Orchestrator 编排器 03/05 负责任务分配与汇总的组件/Agent
Orchestrator-Workers 编排-工人 05 中央编排 LLM 动态拆分任务
Overlap 重叠 08 相邻块间保留的重叠区域
OWASP LLM Top 10 OWASP LLM 十大风险 11 LLM 应用十大安全风险

P

术语 中文 章节 一句话解释
Pass@k Pass@k 11 k 次尝试至少一次通过
PagedAttention 分页注意力 10 借鉴 OS 虚拟内存管理 KV Cache
PEFT 参数高效微调 09 Parameter-Efficient Fine-Tuning
Permission 权限 04 Agent 可操作资源的边界
Persona 人格 07 Agent 的个性、偏好、知识结构
Perspective API Perspective API 11 Google 的有害内容检测 API
PII 个人身份信息 11 Personally Identifiable Information
PKCE 密钥交换证明 02/10 防止授权码拦截的扩展
Plan 计划 03/05 拆解任务、规划步骤
Plugin 插件 04 可包含代码的可插拔扩展模块
PQ 乘积量化 08 Product Quantization,向量压缩
PP 流水线并行 10 Pipeline Parallelism,按层切分到多 GPU
Pre-training 预训练 09 大规模无监督语料训练基础模型
PreToolUse 工具调用前钩子 04 工具调用前触发,可拦截
Prefix Cache 前缀缓存 10 共享相同前缀的 KV Cache
Prefix Tuning 前缀微调 09 在输入前加可训练前缀
Primitives 协议原语 02 MCP 预定义的操作类型
Priority Queue 优先级队列 05 按优先级排序的任务队列
Procedure Memory 程序记忆 07 记录如何做事的技能记忆
Process 流程 03 CrewAI 中定义 Agent 协作顺序
Prompt 提示词 06 给 LLM 的输入指令
Prompt Caching 提示缓存 10 缓存重复前缀降低成本
Prompt Chaining 提示链 05 多个 LLM 调用串行执行
Prompt Engineering 提示工程 06 设计与优化提示词的学科
Prompt Injection 提示注入 11 构造特殊输入诱使模型忽略指令
Prompt Template 提示模板 06 可复用的提示结构
Prompts 提示词模板 02 用户触发的预定义交互模板
Prometheus Prometheus 10 指标采集与存储系统
Procedural Memory 程序记忆 07 记录如何做事的技能记忆

Q

术语 中文 章节 一句话解释
QLoRA 量化 LoRA 09 4bit 量化 + LoRA
QPS 每秒查询数 10 Queries Per Second
Query Rewriting 查询改写 08 用 LLM 改写用户查询
Quantization 量化 09 降低数值精度,省显存加速

R

术语 中文 章节 一句话解释
Rate Limit 限流 10 限制请求速率,保护后端
RAG 检索增强生成 07/08 Retrieval-Augmented Generation
RAGAS RAG 评估框架 08 RAG 系统评估指标框架
Routing 路由分发 05 先分类再路由到不同专用流程
RAPTOR 树状分层 RAG 08 Recursive Abstractive Processing
ReWOO ReWOO 05 Reasoning WithOut Observation
RoPE 旋转位置编码 09 Rotary Position Embedding
ReAct 推理+行动 03/05/06 Reasoning + Acting 交替
Red Team 红队 11 模拟攻击者发现系统漏洞
Reflection 反思 03/06 执行后自我评估并改进
Refinement 细化 05 从粗到精的迭代模式
Resources 资源 02 用户主导访问的只读上下文数据
Resource Template 资源模板 02 带参数的 URI 模板
Retrieval 检索 08 从知识库找最相关文档的过程
Reranker 重排器 08 对初检结果二次排序
RLHF 人类反馈强化学习 09/11 对齐人类偏好
RLAIF AI 反馈强化学习 09/11 用 AI 替代人类标注偏好
RMSNorm RMS 归一化 09 只除 RMS,不减均值
Roots 根目录 02 Client 向 Server 声明的文件边界
Routing 路由分发 05 先分类再路由到不同处理流程

S

术语 中文 章节 一句话解释
SAE 稀疏自编码器 11 Sparse Autoencoder,可解释性工具
Sandbox 沙箱 01/04 隔离的代码执行环境
Sandboxing 沙箱化 04 把不可信代码放入隔离环境执行
Sampling 采样原语 02 Server 反向请求 Client 端 LLM
Safetensors 安全张量格式 09 HuggingFace 推荐的权重格式
Scalable Oversight 可扩展监督 11 用 AI 协助监督 AI
Scheduler 调度器 05 决定任务执行顺序与时机的组件
Scratchpad 工作记忆区 03/07 Agent 记录中间思考的临时区
SFT 监督微调 09 Supervised Fine-Tuning
SGLang SGLang 10 LMSYS 的结构化生成推理框架
Seatbelt macOS 沙箱 01/04 macOS 内核级沙箱机制
Self-Attention 自注意力 09 序列内每个位置关注所有其他位置
Self-Correction 自我纠错 06 发现错误后自主修正
Self-Consistency 自我一致性 06 多次采样取多数答案
Self-RAG 自反思 RAG 08 LLM 自主决定是否检索
Semantic Cache 语义缓存 10 按语义相似度命中缓存
Semantic Memory 语义记忆 07 记录概念和事实的知识
SentencePiece 分词库 09 Google 开源的多语言分词库
Server 协议服务端 02 暴露 Tools/Resources/Prompts 的进程
Session 会话 07 一次连续的交互过程
Session ID 会话标识 07 唯一标识一个会话的 ID
Short-term Memory 短期记忆 07 当前会话的上下文
Sliding Window 滑动窗口 07 只保留最近 N 条消息的策略
Skill 技能 04 可复用的能力包
Soft Constraint 软约束 04 提示级规则,非 100% 强制
Speculative Decoding 推测解码 09/10 小模型猜,大模型验证
Splitter 分割器 08 实现分块的工具
SSE 服务器推送事件 02 Server 单向推送消息的 HTTP 长连接
State 状态 07 Agent 当前工作状态
State Machine 状态机 07 显式状态转移模型
StateGraph 状态图 03 LangGraph 中用图结构表示的状态机
Stop Sequence 停止序列 06 遇到该字符串时停止生成
SOP 标准作业程序 03 MetaGPT 用 SOP 约束多 Agent 协作流程
Streamable HTTP 流式 HTTP 02 远程 Server 传输方式
Streaming 流式输出 01/09 边生成边输出,实时显示
Structured Output 结构化输出 03 Agent 返回符合 Schema 的输出,自动验证(PydanticAI)
STT 语音转文字 01 同 ASR
Subagent 子智能体 03 主 Agent 委派任务的专用 Agent
Summarization 摘要压缩 07 对早期消息做摘要
Supervisor 主管智能体 03 监督其他 Agent 执行质量
SWE-bench SWE-bench 11 真实 GitHub Issue 修复评估
SwiGLU SwiGLU 激活 09 Swish + Gate,Llama 等采用

T

术语 中文 章节 一句话解释
τ-bench Tau-Bench 11 模拟真实工作场景的 Agent 评估
Tasks 任务原语 02 持久化执行包装(实验性)
Task Decomposition 任务拆解 05 把复杂任务分解为子任务
Temperature 温度 06 控制输出随机性的参数
TensorRT-LLM TRT-LLM 10 NVIDIA 的 LLM 推理优化引擎
TGI 文本生成推理 10 HuggingFace 推理服务框架
tiktoken tiktoken 09 OpenAI 的 BPE 分词库
ToT 思维树 06 Tree of Thoughts,探索多条推理路径
Token 词元 09 LLM 处理文本的最小单位
Tokenizer 分词器 09 把文本切分为 Token 的工具
Token Bucket 令牌桶 10 允许突发的限流算法
Top-k Top-k 采样 06 只从概率最高的 k 个 token 中采样
Top-p 核采样 06 限制采样范围的参数(累积概率)
Top-K 前 K 个 08 返回最相关的 K 个结果
Topological Sort 拓扑排序 05 对 DAG 节点进行线性排序
Tool Calling 工具调用 03/04 LLM 调用外部工具的能力
Tool Schema 工具描述规范 04 描述工具名称/功能/参数的 JSON Schema
Tool Annotation 工具注释 04 MCP 工具的元数据(只读/破坏性/幂等)
Toolformer 工具专用模型 09 Meta 提出,模型自主学会用工具
Toxicity 毒性 11 有害、攻击性内容
TP 张量并行 10 Tensor Parallelism,层内切分到多 GPU
TPOT 每 Token 延迟 10 Time Per Output Token
Transformer Transformer 架构 09 基于 Attention 的神经网络架构
Trigger 触发器 05 启动工作流的事件或条件
TruthfulQA TruthfulQA 11 检测模型是否模仿人类误区
TTS 语音合成 01 将文字转换为语音
TTFT 首 Token 延迟 10 Time To First Token

U-V

术语 中文 章节 一句话解释
User Prompt 用户提示 06 用户每轮的具体任务指令
Vector Database 向量数据库 07/08 专门存储和检索向量的数据库
VLM 视觉语言模型 09 Vision Language Model

W-X-Y-Z

术语 中文 章节 一句话解释
Webhook 网络钩子 05 事件驱动的反向 HTTP 回调
WebUI 网页用户界面 01 在浏览器中运行的图形化交互界面
Whisper OpenAI ASR 模型 01 支持 99 种语言的开源 ASR
Widget 嵌入式组件 01 嵌入到其他应用中的轻量 AI UI 组件
Working Memory 工作记忆 07 Agent 当前任务的临时工作区
Workflow 工作流 03/05 通过预定义代码路径编排 LLM 与工具
Zero-shot 零样本 06 不给示例,直接要求模型完成任务
Zero-shot CoT 零样本思维链 06 加 "Let's think step by step"
生成式 AI 管理办法 生成式 AI 管理办法 11 中国生成式 AI 服务监管
ISO/IEC 42001 ISO 42001 11 AI 管理体系国际标准

六、技术栈全景图

┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                                                                            │
│              🛠️ AI 全栈技术栈全景图(2026-07)                              │
│                                                                            │
│  [用户接入层]                                                              │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐    │
│  │ CLI: Codex CLI / Claude Code / Gemini CLI / Qwen Code              │    │
│  │ IDE: Cursor / Windsurf / Copilot / Continue / Cline                │    │
│  │ WebUI: ChatGPT / Claude.ai / Gemini / OpenWebUI / LobeChat         │    │
│  │ 语音: Whisper / MeloTTS / OpenVoice / Deepgram                     │    │
│  │ SDK: OpenAI SDK / Anthropic SDK / Vercel AI SDK / LangChain        │    │
│  └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘    │
│                                  ▼                                         │
│  [Agent 框架层]                                                            │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐    │
│  │ LangGraph / CrewAI / OpenAI Agents SDK / AutoGen / DSPy /          │    │
│  │ LlamaIndex / smolagents / Pydantic AI / Mastra / Atomic Agents     │    │
│  └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘    │
│                                  ▼                                         │
│  [协议与标准层]                                                            │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐    │
│  │ MCP(Anthropic 2024-11)/ A2A(Google 2025-04)/                    │    │
│  │ Function Calling(OpenAI 2023-06)/ AGENTS.md / AgentSkills.io     │    │
│  └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘    │
│                                  ▼                                         │
│  [模型层 - 闭源]                                                           │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐    │
│  │ GPT-4o / GPT-5 / Claude 4 (Opus/Sonnet) / Gemini 2.5 / Grok       │    │
│  └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘    │
│                                  ▼                                         │
│  [模型层 - 开源]                                                           │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐    │
│  │ Llama 4 / DeepSeek-V3/R1 / Qwen 3 / Mistral / Mixtral / GLM-4.5 / │    │
│  │ Phi-4 / Gemma 3 / Yi / Command R+                                  │    │
│  └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘    │
│                                  ▼                                         │
│  [RAG / 知识层]                                                            │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐    │
│  │ 向量库: Milvus / Qdrant / Weaviate / Chroma / Pinecone / PGVector │    │
│  │ Embedding: BGE / text-embedding-3 / Cohere / Jina                  │    │
│  │ Reranker: BGE-Reranker / Cohere Rerank / Jina Reranker             │    │
│  │ 框架: LangChain / LlamaIndex / Haystack / DSPy                     │    │
│  └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘    │
│                                  ▼                                         │
│  [推理引擎层]                                                              │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐    │
│  │ vLLM / TGI / Ollama / TensorRT-LLM / SGLang / llama.cpp /          │    │
│  │ LMDeploy / DeepSpeed-FastGen / MLC-LLM / MindIE(华为)             │    │
│  └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘    │
│                                  ▼                                         │
│  [网关与运维层]                                                            │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐    │
│  │ 网关: OneAPI / LiteLLM / Higress / New API / Portkey               │    │
│  │ 编排: Kubernetes / Docker / KubeAI / KServe / Ray                  │    │
│  │ 伸缩: HPA / KEDA / Cluster Autoscaler                              │    │
│  │ 监控: Prometheus / Grafana / LangSmith / Langfuse / OpenTelemetry  │    │
│  └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘    │
│                                  ▼                                         │
│  [安全与评估层]                                                            │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐    │
│  │ 护栏: NeMo Guardrails / Llama Guard / Guardrails AI / Llama Prompt │    │
│  │ 审核: OpenAI Moderation / Perspective API / 中文审核               │    │
│  │ 评估: OpenCompass / lm-eval-harness / RAGAS / Promptfoo            │    │
│  │ 红队: Garak / PyRIT / HarmBench                                    │    │
│  └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘    │
│                                                                            │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

七、应用场景对照表

"我要做 X,应该读哪几章?" 速查表。

应用场景 必读章节 关键工具/技术
构建 CLI Agent 01 + 03 + 04 + 05 Codex CLI / Claude Code / Skills / Hooks
集成外部工具(API/DB) 02 + 04 MCP Server / Function Calling / Tool Schema
多 Agent 协作系统 03 + 05 + 02 LangGraph / CrewAI / A2A / Handoff
企业知识库问答 08 + 07 + 06 RAG / Milvus / BGE / Reranker
代码生成助手 01 + 06 + 09 Cursor / Claude Code / CoT
本地部署 LLM 10 + 09 Ollama / vLLM / llama.cpp / GGUF
生产 LLM 服务 10 + 11 vLLM + OneAPI + Prometheus + Guardrails
多模型路由 / 成本优化 10 OneAPI / LiteLLM / 智能路由
评估模型能力 11 MMLU / HumanEval / SWE-bench / Arena
AI 安全合规 11 NeMo Guardrails / 红队 / EU AI Act
客服对话机器人 01 + 03 + 07 + 08 Chatbot / Agent / Memory / RAG
AI 编程 Copilot 01 + 06 + 04 IDE 插件 / Composer / Cascade
长文档分析 06 + 08 + 09 Long Context / RAG / Claude Opus
语音助手 01 + 03 Whisper / MeloTTS / ASR + TTS
AI Agent 测试平台 11 + 03 AgentBench / τ-bench / GAIA

八、推荐工具清单(按场景)

8.1 CLI Agent(命令行 AI 编程)

工具 厂商 特点 适用场景
Codex CLI OpenAI 11 大终端工作流,审批模式 通用编程
Claude Code Anthropic 内置 Subagent,Skills,Hooks 复杂项目
Gemini CLI Google Gemini 2.5 集成 Google 生态
Qwen Code 阿里 Qwen 3 集成 中文场景

8.2 IDE 集成

工具 厂商 特点
Cursor Anysphere Composer 多文件编辑
Windsurf Codeium Cascade 任务级流
GitHub Copilot GitHub/MS VS Code 原生
Continue Continue Dev 开源可定制
Cline Cline VS Code 插件

8.3 Agent 框架

框架 厂商 特点
LangGraph LangChain 图状态机,可控性强
CrewAI CrewAI Inc. 角色扮演,易用
OpenAI Agents SDK OpenAI 三原语 + Tracing
AutoGen Microsoft 多 Agent 对话
DSPy Stanford 提示编程
LlamaIndex LlamaIndex RAG + Agent

8.4 推理引擎

引擎 适用场景 关键特性
vLLM 生产高吞吐 PagedAttention
TGI HF 生态 稳定
Ollama 本地开发 简单易用
TensorRT-LLM NVIDIA 极致性能 NVIDIA 优化
SGLang 结构化生成 RadixAttention
llama.cpp 边缘/CPU GGUF 量化

8.5 向量数据库

数据库 特点 适用场景
Milvus 分布式,大规模 企业生产
Qdrant Rust 实现,高性能 通用
Weaviate 内置模块化 多模态
Chroma 轻量易用 原型
Pinecone 云托管 无运维
PGVector PostgreSQL 扩展 已有 PG

8.6 网关

网关 特点
OneAPI 开源,多模型统一
LiteLLM Python 库 + Proxy,100+ 模型
Higress 阿里开源,基于 Envoy
New API OneAPI 衍生
Portkey 商业,全功能

九、经典必读论文 / 文章 / 白皮书

9.1 基础论文(必读)

论文 年份 重要性 链接
Attention Is All You Need 2017 ⭐⭐⭐⭐⭐ https://arxiv.org/abs/1706.03762
GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners 2020 ⭐⭐⭐⭐⭐ https://arxiv.org/abs/2005.14165
InstructGPT (RLHF) 2022 ⭐⭐⭐⭐⭐ https://arxiv.org/abs/2203.02155
LoRA 2021 ⭐⭐⭐⭐⭐ https://arxiv.org/abs/2106.09685
QLoRA 2023 ⭐⭐⭐⭐ https://arxiv.org/abs/2305.14314
Constitutional AI 2022 ⭐⭐⭐⭐ https://arxiv.org/abs/2212.08073
DPO 2023 ⭐⭐⭐⭐ https://arxiv.org/abs/2305.18290

9.2 Agent 经典论文

论文 年份 重要性 链接
ReAct 2022 ⭐⭐⭐⭐⭐ https://arxiv.org/abs/2210.03629
Reflexion 2023 ⭐⭐⭐⭐ https://arxiv.org/abs/2303.11366
Toolformer 2023 ⭐⭐⭐⭐ https://arxiv.org/abs/2302.04761
Generative Agents(斯坦福小镇) 2023 ⭐⭐⭐⭐⭐ https://arxiv.org/abs/2304.03442
MemGPT 2023 ⭐⭐⭐⭐ https://arxiv.org/abs/2310.08560
Voyager(Minecraft Agent) 2023 ⭐⭐⭐ https://arxiv.org/abs/2305.16291

9.3 RAG 经典论文

论文 年份 重要性 链接
RAG 原始论文 2020 ⭐⭐⭐⭐⭐ https://arxiv.org/abs/2005.11401
GraphRAG(微软) 2024 ⭐⭐⭐⭐ https://arxiv.org/abs/2404.16130
RAPTOR 2024 ⭐⭐⭐⭐ https://arxiv.org/abs/2401.18059
Self-RAG 2023 ⭐⭐⭐⭐ https://arxiv.org/abs/2310.11511
CRAG 2024 ⭐⭐⭐ https://arxiv.org/abs/2401.15884
HippoRAG 2024 ⭐⭐⭐ https://arxiv.org/abs/2405.14831

9.4 推理优化论文

论文 年份 重要性 链接
FlashAttention 2022 ⭐⭐⭐⭐⭐ https://arxiv.org/abs/2205.14135
vLLM / PagedAttention 2023 ⭐⭐⭐⭐⭐ https://arxiv.org/abs/2309.06180
Speculative Decoding 2023 ⭐⭐⭐⭐ https://arxiv.org/abs/2302.01318
Mixture of Experts(MoE) 2022 ⭐⭐⭐⭐⭐ https://arxiv.org/abs/2209.01667
DeepSeek-V2(MLA) 2024 ⭐⭐⭐⭐ https://arxiv.org/abs/2405.04434

9.5 评估与安全论文

论文 年份 重要性 链接
MMLU 2021 ⭐⭐⭐⭐⭐ https://arxiv.org/abs/2009.03300
HumanEval 2021 ⭐⭐⭐⭐⭐ https://arxiv.org/abs/2107.03374
GSM8K 2021 ⭐⭐⭐⭐⭐ https://arxiv.org/abs/2110.14168
TruthfulQA 2022 ⭐⭐⭐⭐ https://arxiv.org/abs/2109.07958
SWE-bench 2023 ⭐⭐⭐⭐ https://arxiv.org/abs/2310.06770
OWASP LLM Top 10 2025 ⭐⭐⭐⭐⭐ https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/

9.6 厂商实践文章

文章 厂商 链接
Building Effective Agents Anthropic https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents
构建智能体实践指南 OpenAI https://cdn.openai.com/business-guides-and-resources/a-practical-guide-to-building-agents.pdf
NSA MCP 安全指南(2026-05) NSA AISC https://www.nsa.gov/Press-Room/Press-Releases-Statements/Press-Release-View/Article/4496698/nsa-releases-security-design-considerations-for-ai-driven-automation-leveraging/
Effective Context Engineering Anthropic https://www.anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents
Multi-Agent Orchestration OpenAI https://openai.com/index/new-tools-for-building-agents/

十、快速入口(官方文档)

10.1 协议与标准

10.2 厂商文档

厂商 链接
OpenAI https://platform.openai.com/docs
Anthropic https://docs.anthropic.com/
Claude Code https://code.claude.com/docs
Codex CLI https://developers.openai.com/codex/cli
Google AI https://ai.google.dev/
Google A2A https://google.github.io/A2A/
Meta Llama https://llama.meta.com/
DeepSeek https://api-docs.deepseek.com/
Qwen(通义千问) https://help.aliyun.com/zh/dashscope/

10.3 框架与工具

工具 链接
LangGraph https://langchain-ai.github.io/langgraph/
CrewAI https://docs.crewai.com/
DSPy https://dspy.ai/
LlamaIndex https://docs.llamaindex.ai/
AutoGen https://microsoft.github.io/autogen/
vLLM https://docs.vllm.ai/
Ollama https://ollama.com/
TGI https://huggingface.co/docs/text-generation-inference/
TensorRT-LLM https://nvidia.github.io/TensorRT-LLM/
SGLang https://docs.sglang.ai/
llama.cpp https://github.com/ggerganov/llama.cpp
OneAPI https://github.com/songquanpeng/one-api
LiteLLM https://docs.litellm.ai/
Milvus https://milvus.io/docs
Qdrant https://qdrant.tech/documentation/
Weaviate https://weaviate.io/developers/weaviate
Chroma https://docs.trychroma.com/
Langfuse https://langfuse.com/docs
NeMo Guardrails https://docs.nvidia.com/nemo/guardrails/
Llama Guard https://llama.meta.com/docs/model-cards-and-prompt-formats/llama-guard-3/
OpenCompass https://opencompass.org.cn/
lm-eval-harness https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness

10.4 法规与标准

法规/标准 链接
中国生成式 AI 管理办法 http://www.cac.gov.cn/2023-07/13/c_1690898327029107.htm
EU AI Act https://artificialintelligenceact.eu/
US EO 14110 https://www.whitehouse.gov/briefing-room/presidential-actions/2023/10/30/
NIST AI RMF https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
ISO/IEC 42001 https://www.iso.org/standard/81230.html
GDPR https://gdpr-info.eu/

十一、常见问题 FAQ

Q1: 我刚入门 AI,应该从哪开始?

A: 按路径 A(递进式):先读 09 底层模型了解 LLM 是什么,再读 06 提示推理学会用 Prompt,然后 03 智能体主体了解 Agent。

Q2: 我要做 CLI Agent,需要读哪几章?

A: 必读 01 交互入口 + 03 智能体主体 + 04 能力约束 + 05 任务编排。如果要用 MCP 接工具,加 02 通信协议。

Q3: vLLM 和 Ollama 怎么选?

A: 生产高吞吐用 vLLM(见 10 部署运维);本地开发/个人用 Ollama(更简单)。

Q4: MCP 和 Function Calling 什么关系?

A: Function Calling 是 OpenAI 2023-06 的 LLM 调外部函数机制(原始);MCP 是 Anthropic 2024-11 开源的标准化协议,把 M×N 集成降为 M+N。详见 02 通信协议。

Q5: CLAUDE.md、AGENTS.md、Rules、Hooks 有什么区别?

A:

  • CLAUDE.md: Claude Code 项目级软规则(LLM 读)
  • AGENTS.md: 跨 CLI 工具通用标准(60k+ 项目采用)
  • Rules: Host 程序强制执行的约束
  • Hooks: 事件触发的确定性脚本(100% 强制)

详见 04 能力与约束体系。

Q6: 我要部署企业 LLM 服务,怎么开始?

A: 按 10 部署运维 的"生产部署最佳实践"章节:① 选模型 → ② 选推理引擎 → ③ 用 Docker/K8s 部署 → ④ 加网关(OneAPI/LiteLLM)→ ⑤ 加监控(Prometheus+Grafana)→ ⑥ 加护栏(NeMo Guardrails)。

Q7: RAG 怎么选向量库?

A: 见 08 RAG 知识库体系:

  • 原型:Chroma
  • 生产通用:Qdrant / Milvus
  • 已有 PostgreSQL:PGVector
  • 云托管:Pinecone

Q8: 怎么评估我的 LLM 应用?

A: 见 11 安全对齐评估:

  • 通用能力:MMLU / MMLU-Pro
  • 代码:HumanEval / SWE-bench
  • 数学:GSM8K / MATH
  • Agent:AgentBench / τ-bench
  • 防污染:LiveBench
  • 人类偏好:LMSYS Arena
  • 自动化:LLM-as-a-Judge
  • 红队:Garak / PyRIT

Q9: 微调选 LoRA 还是 QLoRA?

A: 见 09 底层大模型底座:

  • 显存够:LoRA(质量更好)
  • 显存紧张:QLoRA(4bit 量化,极致省显存)
  • 都属于 PEFT(参数高效微调)

Q10: 怎么防止 Prompt Injection?

A: 见 11 安全对齐评估:

  • Input Guardrails(输入护栏)
  • Llama Prompt Guard
  • 结构化 Prompt(分离指令与数据)
  • 最小权限原则
  • OWASP LLM Top 10 防御

十二、学习心法与方法论

12.1 三遍学习法

第 1 遍:通读(建立印象)
  - 跳过代码,只看概念和图表
  - 在词汇表标记陌生术语

第 2 遍:精读(理解原理)
  - 带着问题读
  - 动手跑代码示例
  - 做笔记

第 3 遍:实践(内化能力)
  - 做一个小项目
  - 教给别人(Feynman 技巧)

12.2 学习顺序原则

概念先行,实践跟上,项目内化

  ① 看懂概念 ──► ② 跑通 Demo ──► ③ 改造实践 ──► ④ 创造项目
       ↑                                              │
       └──────────── 遇到问题回查 ◄──────────────────┘

12.3 知识体系构建原则

原则 说明
从顶向下 先看全貌(本 README),再深入各章
从底向上 先理解基础(09 模型),再向上构建
横向对照 多个相似概念对比(如 vLLM vs TGI vs TRT-LLM)
纵向追溯 遇到术语向上查章节,向下查论文
实践验证 每学一个概念,跑一遍代码

12.4 常见误区

❌ 误区 1: 直接学 Agent 框架,不学底层
   ✅ 正确: 先理解 LLM 基础(09),再学 Agent(03)

❌ 误区 2: 死记硬背术语
   ✅ 正确: 用代码跑一遍,理解其作用

❌ 误区 3: 追求"最新最强"模型
   ✅ 正确: 先用小模型(Llama 3 8B)跑通,再上大模型

❌ 误区 4: 不看官方文档,只看博客
   ✅ 正确: 官方文档是源头,博客是补充

❌ 误区 5: 只学不用
   ✅ 正确: 边学边做项目

12.5 推荐项目实践

难度 项目 涉及章节
⭐ 用 Ollama 跑本地 LLM 10
⭐⭐ 写一个 MCP Server 02
⭐⭐ 用 LangGraph 做单 Agent 03 + 05
⭐⭐⭐ 企业知识库 RAG 08 + 07
⭐⭐⭐ 多 Agent 协作系统 03 + 05 + 02
⭐⭐⭐⭐ 用 vLLM 部署生产服务 10 + 11
⭐⭐⭐⭐ CLI Agent(类 Claude Code) 01 + 03 + 04 + 05
⭐⭐⭐⭐⭐ 端到端 AI 产品 全部 11 章

十三、学习前置要求

13.1 必备基础

  • 命令行操作: bash / PowerShell 基本命令
  • 脚本语言: Python(主)或 JavaScript(次)
  • LLM 概念: 知道 ChatGPT 是什么,大致原理
  • Git: 基本克隆/提交操作

13.2 推荐基础

  • Docker: 容器化基础(用于部署)
  • REST API: HTTP 协议基础
  • JSON: 数据格式
  • Linux: 基本操作(部署需要)

13.3 环境准备

工具 用途 安装
Python 3.10+ 主语言 https://python.org
Node.js 20+ CLI 工具 https://nodejs.org
Docker 容器部署 https://docker.com
Git 版本控制 https://git-scm.com
VS Code IDE https://code.visualstudio.com
Ollama 本地 LLM https://ollama.com
uv Python 包管理(推荐) https://docs.astral.sh/uv/

十四、技术版本基准(2026-07)

技术/规范 版本/日期 说明
MCP 规范 2025-11-25(现行) Tasks 原语(实验性)、URL 模式 Elicitation、CIMD、OIDC Discovery
MCP 规范 2025-03-26 / 2025-06-18 Streamable HTTP + OAuth 2.1(03-26);structuredContent、Elicitation(06-18)
A2A 协议 2025-04 发布;1.0(2026) Google 发起,Linux Foundation 托管
Codex CLI 持续更新(以官方 release 为准) approval_policy × sandbox_mode 审批模型
Claude Code 持续更新(以官方 release 为准) 内置 Explore/Plan/General-purpose 三种 Subagent
OpenAI Agents SDK - 三原语(Agents / Handoffs / Guardrails)+ Tracing
AGENTS.md - 60k+ 项目采用
主流框架 - LangGraph / CrewAI / DSPy / LlamaIndex
推理引擎 - vLLM(PagedAttention)/ TGI / Ollama / TensorRT-LLM / SGLang
主流 LLM - GPT-5 / Claude 4 / Gemini 2.5 / Llama 4 / DeepSeek-V3/R1 / Qwen 3
OWASP LLM Top 10 2025 版 最新 LLM 应用安全风险
EU AI Act 2024-08 生效 全球首个综合 AI 监管法

十五、文档统计与版本日志

15.1 文档统计

章节 行数 术语数 图表数 代码示例 状态
00 README 本文件 - 6 0 ✅ v4
01 交互入口 ~1230 21 15+ 25+ ✅ v4
02 通信协议 ~1940 30 30+ 35+ ✅ v4
03 智能体主体 ~1700 40 35+(含 2 张自绘图) 32+ ✅ v4.8
04 能力与约束 ~1230 30 15+ 25+ ✅ v4
05 任务编排 ~2550 30 32+ 40+ ✅ v5.0
06 提示推理 ~1950 30 28+ 25+ ✅ v5.0
07 记忆状态 ~1750 30 22+ 20+ ✅ v4.9
08 RAG 体系 ~2430 40 30+ 35+ ✅ v4
09 模型底座 ~2180 50 36+ 27+ ✅ v5.2
10 部署运维 ~4400 72 72+ 78+ ✅ v5.1
11 安全评估 ~2540 50 35+ 30+ ✅ v5.2
12 Agent 对比(专题) ~1020 20 15+(含 3 张自绘图) 5+ ✅ v4.1
13 自托管 Agent(专题) ~870 18 27(含 2 张自绘图) 10+ ✅ v4.6
14 多模态 Agent(专题) ~1120 41 35+ 4(完整示例) ✅ v5.2
15 构建自己的Agent(专题) ~1138 45 40+ 10+(双版本完整代码) ✅ v4.4
合计 ~28,550 547(速查表) 680+ 表格 670+ 代码块 ✅

15.2 版本日志

v5.6(2026-09-14 第 15 章配套实战代码:真实可运行的个人研究助手 Agent)

个人学习总结,欢迎斧正。 本轮迭代不改章节正文,而是为第 15 章《构建自己的Agent全流程》
补上"能跑"的部分:一个真实可运行的配套实战项目 examples/personal-research-agent/。

新增 examples/personal-research-agent/(17 个文件):

  • ✅ 真实 Agent,不是伪代码:基于 LangGraph 图编排的 ReAct 式循环,checkpoint 持久化(MemorySaver/SqliteSaver),CLI 入口 python -m research_agent "研究题目"
  • ✅ 四个真实工具(与 15 章 §1.2 案例表同名同风险分级):search_notes(纯 Python TF-IDF 检索本地 Markdown 笔记库,默认即本书 15 个章节)、web_search(DuckDuckGo 真实联网 + 不可信内容边界包装)、read_file/write_file(路径白名单防穿越)
  • ✅ 三层安全(对应 11 章):System Prompt 减伤 → 路径白名单拦截 → interrupt() 人工审批门(写文件必须批准)+ JSONL 审计日志
  • ✅ eval 先行(对应 15 章 §10):evals/ 含 6 条三层用例(unit/task/boundary)+ LLM-as-Judge(无端点时诚实标记 skipped);tests/test_smoke.py 6 项离线冒烟测试,无需 API key 即可验证图结构、审批门、路径穿越防护
  • ✅ 模型接入层(对应 15 章 §5):OpenAI 兼容协议,OPENAI_API_KEY/OPENAI_BASE_URL/MODEL_NAME 环境变量驱动,可接本地 vLLM/Ollama 或任意厂商兼容端点
  • ✅ 中文 README:ASCII 架构图、快速开始、与书中 14 个章节小节的对应表

README 更新: 第 15 章介绍新增"配套实战代码"条目

v5.5(2026-08-03 注意力机制深度/线性注意力/MegaKernel/RL Rollout/Agent记忆系统)

个人学习总结,欢迎斧正。 本轮迭代深入注意力机制三大分支(全/稀疏/线性)、
GPU 推理内核优化、RL 训练推理优化,以及 2025 年 Agent 记忆系统的完整演进全景。

第七章《记忆会话状态》新增:

  • ✅ 新增 §5.9 Agent 记忆系统演进全景(2025-2026):
    • 三阶段演进路线图(工程化集成→结构化图谱→认知架构)
    • 五大代表性系统对比表(Mem0/Zep/MemOS/MemU/EverMemOS)
    • EverMemOS 仿生四层记忆架构图(分类提取→MemCell→事件边界→多重召回)
    • LoCoMo 长期记忆评估基准 + 评测争议声明
    • 10 种记忆技术路线全景表 + 选型决策树
  • ✅ 术语表新增 4 个术语(LoCoMo/EverMemOS/MemCube/Event Boundary)

第九章《底层大模型底座》新增:

  • ✅ 新增 §10.10 稀疏注意力深度解析:
    • 注意力机制全景分类图(全/稀疏/线性三大类)
    • DuoAttention 双头架构(检索头+流式头,已集成 SGLang)
    • DSA 两阶段流水线详解(Lightning Indexer + Top-K 选择,复杂度 O(L²)→O(L·K))
    • 稀疏注意力方法选择矩阵
  • ✅ 新增 §10.11 线性注意力演进:
    • 核心原理(核函数分解,全局状态替代注意力矩阵)
    • KDA 维度级遗忘门详解(传统线性→DeltaNet→KDA 演进)
    • Kimi-Linear 3:1 混合架构图(KDA:Full Attention)
    • 线性注意力生态表(KDA/DeltaNet/Flash-Linear-Attention/Lightning Attention/Mamba)
  • ✅ 新增 §10.12 MegaKernel 与编译器优化:
    • 三大结构性开销(内核启动/流水线气泡/尾效应)
    • 方案对比表(MPK/MegaKernels/TileRT/SonicMoE)
    • Tawa ARef 编译优化流程(自动 Warp 级流水)
  • ✅ 新增 §10.13 RL Rollout 优化与 MoE 通信:
    • Seer 三大优化(Divided Rollout/Context-Aware 调度/DGDS)
    • DeepEP MoE 通信优化(稀疏路由+FP8+SM 专用化)
  • ✅ 术语表新增 12 个术语

第十一章《安全对齐评估》新增:

  • ✅ 新增 §2.4.17 Agent 记忆评估基准:LoCoMo/LongMemEval/Mem360/MemOS横评/EverMind横评五大基准 + 代表性系统成绩表 + 评测争议声明

v5.4(2026-08-03 最新术语搜索/MCP 2026-07-28/HippoRAG 2/投机解码/端侧推理/MCP评估)

个人学习总结,欢迎斧正。 本轮迭代搜索网络最新术语并验证后补充,所有术语均标注来源与验证状态。

第二章《智能体通信协议》更新:

  • ✅ 新增 MCP 2026-07-28 规范(最大版本更新):无状态协议核心(废除握手/Session ID)、按请求能力协商、移除 Sampling/Roots 仅保留 Elicitation、Extensions 机制(Tasks/Skills over MCP/MCP Apps)、有状态vs无状态架构对比 ASCII 图

第八章《RAG 知识库体系》新增:

  • ✅ 新增 §5.3.1 HippoRAG 2(海马体 RAG v2,2025):三组件架构图(人工新皮层/旁海马区/人工海马体)、v1 vs v2 对比表、与 GraphRAG/LightRAG 关键区别

第九章《底层大模型底座》新增:

  • ✅ 新增 §10.9 投机解码与 KV Cache 压缩新进展:
    • SuffixDecoding(NeurIPS 2025):后缀树缓存,Agentic 场景 3.9x 加速,含架构对比图
    • TurboQuant(Google Research):KV Cache 16→3 bit 压缩,6x 压缩/8x 加速,⚠️ 已标注争议声明
    • EAGLE-3(arXiv:2503.01840):直接 token 预测,6.5x 加速,vs EAGLE-2 对比表
    • 投机解码方法选择决策树

第十章《部署网关运维》新增:

  • ✅ 新增 §21.5.5 PowerInfer-2(上交大):手机端 Mixtral 47B 推理(11 tokens/s)、异构架构图、vs llama.cpp 25x 加速
  • ✅ 新增 §21.5.6 TGI 维护模式:HuggingFace TGI 进入维护,推荐迁移 vLLM/SGLang

第十一章《安全对齐评估》新增:

  • ✅ 新增 §2.4.15 MCP 评估新基准:MCP-AgentBench / MCPMark / MCP-universe 三大新基准

v5.3(2026-08-03 Agent通信协议生态/评估基准更新/CUA对比/Graph术语/术语验证修正)

第二章《智能体通信协议》新增:

  • ✅ 新增 ANP/AGNTCY/AG-UI 三大协议详解 + 五维对比表 + Graph 术语(GraphRAG/LangGraph/GFM/HippoRAG/Agentic GraphRAG)
  • ✅ 术语验证修正:AG-UI 事件数修正为 17 种;移除未验证术语 ClawHub

第八章《RAG 知识库体系》新增:

  • ✅ 新增 §5.6 Agentic GraphRAG 专节 + GFM 关系段落 + RAG 变体对比表更新

第十一章《安全对齐评估》新增:

  • ✅ 六大新评估基准:ARC-AGI-2 / τ²-bench / MCP-Atlas / Terminal-Bench 2.1 / OSWorld / BFCL v4
  • ✅ 术语验证修正:移除 APEX-Agents(缺乏权威来源);MCP-Atlas 数据修正为 250 任务/36 服务器

第十四章《多模态 Agent》新增:

  • ✅ CUA 三巨头对比(OpenAI/Anthropic/Google)+ 开源项目(OpenHands/Cua/Open Interpreter)
  • ✅ 术语验证修正:OpenClaw 标记为存疑,替换为 OpenHands

v5.2(2026-07-30 FlashMLA Kernel/Agent评估框架/VLM部署量化/编号修复)

第九章《底层大模型底座》新增:

  • ✅ 新增 §10.4.5 FlashMLA Kernel — DeepSeek 开源生产级 MLA 内核:
    • 4 类内核分类表(密集/稀疏 × Prefill/Decoding)+ 硬件支持矩阵(SM90/SM100)
    • H800 性能基准:3,000 GB/s 内存带宽 & 660 TFLOPS 计算性能(80% Tensor Core 利用率)
    • Absorb vs Non-Absorb 模式与内核对应(Decoding=MQA 吸收 / Prefill=MHA 非吸收)
    • Seesaw(跷跷板)调度:解决 MLA WGMMA 输出矩阵过大无法 ping-pong 的问题
    • Crossover(交叉)技术:FP8 稀疏解码 250→410 TFLOPS(+64%)
    • FlashMLA vs FlashAttention-3 对比(绝对值低因 H800 降频,利用率持平 75% vs 76%)
    • V3.2 FP8 KV Cache 结构:每 token 656 字节(512B FP8 + 16B scale + 128B BF16 RoPE)
    • 来源:FlashMLA GitHub [github.com/deepseek-ai/FlashMLA] + 两篇官方深度博客
  • ✅ 修复 §10.5 编号重复:PagedAttention(§10.5)与 Speculative Decoding(原§10.5)编号冲突。Speculative Decoding → §10.6,Continuous Batching → §10.7,推理优化总结 → §10.8

第十一章《安全对齐评估》扩展:

  • ✅ §2.4 Agent 能力基准 从 3 个基准扩展至 8 个(+量化数据):
    • SWE-bench:Verified 排行榜(Claude Sonnet 4.5 = 77.2%,GPT-4o = 33.2%)+ harness 效应(±27%)
    • WebArena:GPT-4 = 14.41% vs 人类 78.24%(仅 1/5)
    • GAIA:人类 92% vs GPT-4+插件 15%
    • τ-bench:GPT-4o <50%,pass^8 <25%(可靠性指标)
    • ToolBench(16,464 API)+ API-Bank(73 API)
    • Agent-as-a-Judge:≈ 人工可靠性,优于 LLM-as-a-Judge
    • 评估框架对比:OpenAI Evals / LangSmith / LangFuse / Prompt Flow

第十四章《多模态 Agent》新增:

  • ✅ 新增 §2.6 VLM 部署量化:Token 膨胀、内存开销与框架对比:
    • 视觉 Token 膨胀:LLaVA-1.5(576 固定)vs Qwen2-VL(416,384,4096x 差异)vs InternVL 1.5(25610,240,40x)
    • VLM vs LLM 内存开销:视觉编码器占比(Qwen2-VL-7B 8.2% / InternVL 1.5 23%)
    • 框架对比:SGLang(4.5x vs HF,3.1x vs vLLM)/ vLLM(实验性)/ TensorRT-LLM(In-Flight Batching)
    • 部署核心挑战:Token 膨胀 / 变长序列 / KV Cache 预分配 / Prefill O(n²)
    • 来源:SGLang v0.2/v0.3 博客 + vLLM/TRT-LLM 官方文档 + Qwen2-VL/InternVL 论文
  • ✅ 更新 §9.1 章节映射表(新增 §2.6 ↔ 10 章部署运维)
  • ✅ 更新 §9.2 参考来源(新增 InternVL 1.5 论文 + SGLang/vLLM/TRT-LLM 文档)

问题文档更新:

  • ✅ TODO-ISSUES.md 更新至 v5.2:FlashMLA + Agent 评估 + VLM 部署 + 编号修复

v5.1(2026-07-29 MLA压缩量化/FA4 Blackwell/查缺补漏修复)

第九章《底层大模型底座》新增:

  • ✅ 新增 §10.3.8 FlashAttention-4(Blackwell B200):
    • 峰值 1,605 TFLOPs/s(B200 BF16),利用率 71%
    • 算法-内核协同设计,指数函数软件模拟,Ping-pong 调度,TMEM 存储
    • 完全用 CuTeDSL(Python)编写,非 C++
    • vs cuDNN 9.13 快 1.3x,vs Triton 快 2.7x
    • 来源:Tri Dao 官方博客 [https://tridao.me/blog/2026/flash4/]
  • ✅ 新增 §10.3.9 四代 FlashAttention 总结表:FA1→FA4 跨代对比
  • ✅ 新增 §10.4 MLA(Multi-Head Latent Attention)— DeepSeek:
    • KV Cache 压缩率量化:MHA 32,768 → MLA 576(57x 压缩,减少 98.2%)
    • MLA vs MHA/GQA/MQA 对比表 + 公式
    • DeepSeek-V2 vs V3 差异表(超参数/层数/规模/训练成本)
    • MLA vs GQA/MQA 本质区别(硬砍头数 vs 软压缩维度)
    • 来源:DeepSeek-V2 [arXiv:2405.04434]、DeepSeek-V3 [arXiv:2412.19437]

查缺补漏修复:

  • ✅ 修复 10-§8.5 编号断裂:§8.3 后直接跳到 §8.5,无 §8.4。已将 §8.5 重编号为 §8.4(含 8.4.1-8.4.4 子节)
  • ✅ 修复 15-§4.0 标点不一致:全角冒号(：)统一为半角冒号(:),与全文风格一致

问题文档更新:

  • ✅ TODO-ISSUES.md 更新至 v5.1:MLA + FA4 完成,查缺补漏 3 项修复

v5.0(2026-07-28 论文级量化对比/FlashAttention三代数据/Edge部署/Inngest深度/流式验证)

第六章《提示与推理逻辑》新增:

  • ✅ 新增 §8.6 ReAct vs Plan-and-Solve vs Reflexion 量化对比(论文数据):
    • ReAct(PaLM-540B):HotpotQA 27.4% EM / FEVER 60.9% / AlfWorld 71% / 幻觉率 0%(CoT 为 56%)
    • Plan-and-Solve(GPT-3):GSM8K 56.4%→59.3% / SVAMP 69.9%→75.7% / MultiArith 83.8%→91.8%
    • Reflexion(GPT-4):HumanEval 80.1%→91.0% / HotpotQA ReAct 30%→55% / AlfWorld 80.6%→97.0%
    • 跨方法对比表(仅重叠基准)+ 选型建议 + Token 消耗说明

第九章《底层大模型底座》新增:

  • ✅ §10.3 FlashAttention 大幅扩展:三代量化对比表(FA1/FA2/FA3)
    • FA1(A100):vs 标准注意力 2-4x,HBM 访问减少 9x,内存 10-20x
    • FA2(A100):vs FA1 ~2x,前向 FLOPs 利用率 30-50%→73%,峰值 225 TFLOPs/s
    • FA3(H100):vs FA2 1.5-2x,FP16 峰值 740 TFLOPs/s(75% 利用率),FP8 ~1.2 PFLOPs/s
    • 支持硬件表(Ampere/Ada/Hopper/Blackwell/AMD ROCm)+ 累计加速比 6-16x

第十章《部署网关运维》新增:

  • ✅ 新增 §21.4.4 "5x 传输量"精确验证:SSE chunk 实际 ~130B(非 60B),修正为 9-10x
  • ✅ 新增 §21.5 Edge/边缘部署量化(官方基准数据):
    • Qualcomm AI Hub:5 模型 NPU 基准(Qwen3-1.7B 解码 79.9 tok/s)
    • llama.cpp 官方示例:Apple Silicon Qwen2-1.5B 解码 197.7 tok/s
    • 各框架数据可用性表(MLX/MLC-LLM 未发布,诚实标注)
    • 边缘部署选型建议 6 场景

第五章《任务流程编排》新增:

  • ✅ 新增 §16.7 Inngest 深度(Serverless 持久化执行):
    • Step-Based Memoization 机制(非事件重放,无确定性约束)
    • 7 种 Step 语义表(run/sleep/waitForEvent/invoke 等)
    • 重试机制(默认 5 次,步骤级独立计数器)
    • 3 种部署模式(Serve/Connect/自托管)+ TypeScript 完整示例
    • Inngest vs Temporal 官方对比表
    • 持久化执行框架对比表从 4 框架扩展至 5 框架(+Inngest)

问题文档更新:

  • ✅ TODO-ISSUES.md 更新至 v5.0:5 项已完成,迭代计划更新至 v5.1
  • ✅ README 统计更新:合计 ~28,100 行、665+ 表格、665+ 代码块

v4.9(2026-07-28 推理模型/滑动窗口深度/分布式状态恢复/三项验证)

第十章《部署网关运维》新增:

  • ✅ 新增 §9.8 推理模型部署特殊考量:推理令牌影响 7 维对比表 + vLLM --reasoning-parser 支持 8 种解析器 + 思考预算控制 + KV Cache 并发影响量化(降低 ~78%)+ 部署最佳实践 7 条
  • ✅ §14.2.2 滑动窗口深度扩展:两种变体对比 + Python 双端队列实现 + Redis ZSET + Lua 原子实现 + 滑动窗口/令牌桶/漏桶 7 维对比 + AI RPM+TPM 双维度限流代码
  • ✅ 验证修正 #3:TTFT 基准数据来源确认(vLLM benchmark_serving.py 为权威来源)
  • ✅ 验证修正 #4:MPS --gpu-memory-utilization 仅限制 KV Cache 池,真正隔离需配合 MPS Device Memory Limit
  • ✅ 验证修正 #5:Embedding 路由效果有 RouteLLM/FrugalGPT 论文支持

第七章《记忆会话状态》新增:

  • ✅ §4.4.1 滑动窗口量化对比:100 轮对话 Token 消耗对比表(全量/滑动窗口/摘要/RAG)+ 选型建议 + "中间迷失"说明

第五章《任务流程编排》新增:

  • ✅ 新增 §16.6.4 分布式多节点状态恢复:两种恢复范式(检查点恢复 vs 事件溯源重放)+ LangGraph Pending Writes 机制 + Temporal Activity 心跳 + 四框架对比表(Temporal/LangGraph/Restate/DBOS)+ LLM 非确定性处理方案

问题文档更新:

  • ✅ TODO-ISSUES.md 更新至 v4.9:7 项已完成(4 新增 + 3 验证),迭代计划更新至 v5.0

  • ✅ README 统计更新:合计 ~27,550 行、545 速查术语

v4.8(2026-07-28 问题文档迭代:Embedding部署/Ollama对比/框架能力矩阵/三项验证修正)

第十章《部署网关运维》新增:

  • ✅ 新增 §8.5 Ollama vs vLLM 量化对比:架构差异表 + RTX 4090 定量基准(并发 1/5/10/20)+ 内存并发对比 + 选型决策表
  • ✅ 新增 §9.7 Embedding 服务部署:TEI/vLLM/Sentence-Transformers 三方案 13 维对比 + Docker 部署 + 选型决策树 + 性能参考表
  • ✅ 修正 §21.4:--stream-interval 参数在 V1 引擎已移除,更新为客户端层合并 chunk 方案
  • ✅ 修正 §17.5:Prefix Cache 指标从 V0 Gauge 更新为 V1 双 Counter(queries + hits)+ PromQL 计算公式
  • ✅ 词汇表 63→68 条(新增 TEI/GGUF/Sentence-Transformers/Pregel/Super-step 等)

第三章《智能体主体》新增:

  • ✅ 新增 §7.19 Agent 框架能力矩阵:17 框架 × 4 能力(Loop/Multi-Agent/Harness/Prompt)总览矩阵 + 分布统计 + 逐框架能力说明 + 按能力需求选型决策树
    • Agent Loop:16/17 原生支持(仅 FastGPT 部分)
    • Multi-Agent 通信:8/17 完整支持(LangGraph/CrewAI/AutoGen/AgentScope/MetaGPT/Swarm/Agno/PraisonAI)
    • 测试 Harness:仅 2/17 完整支持(LangSmith / PydanticAI Evals)
    • Prompt 管理:11/17 完整支持

第五章《任务流程编排》修正:

  • ✅ 修正 §16.6.2:LangGraph 条件边回滚行为澄清——非真正"回滚",而是 Pregel 超级步模型下累积状态重新执行,更新执行流程图和代码注释

问题文档更新:

  • ✅ TODO-ISSUES.md 更新至 v4.8:6 项已完成(3 新增 + 3 验证修正),迭代计划更新至 v4.9

  • ✅ README 统计更新:合计 ~27,170 行、540 速查术语

v4.7(2026-07-28 第十章量化迭代 + 第五章容错恢复 + 问题文档)

第十章《部署网关运维》量化迭代:

  • ✅ 新增 §9.6 GPU 分区与虚拟化:MIG/MPS/Time-Slicing 三方案对比 + 选型决策树 + MIG 实例规格表
  • ✅ §16.3 关键指标从 2 节扩展到 5 节:TTFT/ITL/TPOT 量化基准表 + TPS 量化基准 + 错误率指标 + SLI/SLO/SLA 框架 + Error Budget
  • ✅ 新增 §17.5 缓存命中率量化分析:5 层命中率基准 + 计算公式 + vLLM 监控 + 优化策略
  • ✅ §21.3 模型路由升级:新增 Embedding 语义路由 + 向量合并 + 路由效果量化表
  • ✅ 新增 §21.4 流式 vs 非流式网络传输开销:传输量对比 + 选型建议 + Nginx 配置
  • ✅ 词汇表 50→63 条(新增 MIG/MPS/ITL/SLI/SLO/SLA/Cache Hit Rate 等 13 条)
  • ✅ §19.3 性能调优清单 + §21.2 成本优化表同步更新

第五章《任务流程编排》容错恢复:

  • ✅ 新增 §16.6 容错与恢复(Fault Tolerance & Recovery):
    • §16.6.1 兜底策略:5 级降级链(重试→模型降级→路径降级→缓存→默认回复)+ tenacity 代码
    • §16.6.2 推理失败恢复:checkpoint 回滚到上一个成功节点 + LangGraph 条件边实现
    • §16.6.3 补偿事务:不可逆操作的补偿动作 + Saga 模式

问题文档:

  • ✅ 新增 TODO-ISSUES.md:记录 10 项已完成内容 + 5 项深度不足 + 6 项未覆盖 + 7 项待确认问题 + 迭代计划

  • ✅ README 统计更新:合计 ~26,840 行、536 速查术语

v4.6(2026-07-28 13-14章Agent框架迭代)

  • ✅ 第13章《自托管个人Agent》补充通用Agent框架引用:
    • 品类定位表新增"通用 Agent 构建框架"一行(Agno / PraisonAI / smolagents)
    • 新增 §6.5"自建 vs 开箱"专节:Agno/PraisonAI/smolagents 定位对比 + 选型场景表
    • 决策树(§7.1)扩展:新增"自建定制"分支(Agno/PraisonAI/smolagents)
    • 参考来源新增 3 个框架链接;本章小结新增第 7 条
  • ✅ 第14章《多模态Agent》补充多模态框架引用:
    • GUI Agent 实现路径从三条扩展到四条:新增"④ 通用 Agent 框架(Agno/PraisonAI)"
    • 路径选择决策树新增"嵌入已有系统/完全自定义形态"分支
    • §6.2 新增"框架级支持"段落:Agno/PraisonAI 多模态工具内置说明
    • 参考来源新增 Agno/PraisonAI 链接;本章小结更新

v4.5(2026-07-28 第三章第三轮迭代:新增 6 大 Agent 框架)

  • ✅ 第三章《智能体主体》框架对比从 11 个扩展到 17 个,新增 6 个 2026 年主流框架深度解析:
    • PydanticAI(Pydantic 团队):类型安全 + 结构化输出,FastAPI 体验带入 GenAI
    • smolagents(Hugging Face):"用代码思考",极简 Code Agent,核心 ~1k 行
    • Agno(原 Phidata):全栈 Agent 平台,三层架构(框架+运行时+控制面)
    • MetaGPT(深度赋智):SOP 驱动,模拟软件公司,一行需求生成完整项目
    • AgentScope(阿里达摩院):分布式优先 + Agentic RL 模型微调
    • PraisonAI:低代码/零代码,5 行起,多频道 24/7 部署
  • ✅ 新增框架范式分组(图编排/角色协作/厂商绑定/极简代码/全栈平台/分布式/低代码)
  • ✅ 新增 7.16 六大新框架横向对比表(12 维度)
  • ✅ 新增 2 张自绘图:六大框架雷达图 + 全部框架 GitHub Stars 柱状图
  • ✅ 选型决策树扩展:新增 6 个分支(极简代码/类型安全/全栈平台/分布式/低代码/SOP)
  • ✅ 词汇表新增 10 个术语(Code Agent/SOP/AgentOS/Agentic RL/Model Router 等)
  • ✅ 参考文献新增 6 个框架官方文档 + 3 篇论文(MetaGPT/AFlow/AgentScope)
  • ✅ README 统计更新:合计 ~25,930 行、523 速查术语

v4.4(2026-07-22 第十五章完成)

  • ✅ 第十五章《构建自己的Agent全流程》从 642 行扩展到 1138 行,正式完稿
    • 九阶段生命周期:需求定义→框架选型→架构设计→模型接入→工具设计→提示词工程→记忆与RAG→实战→评估→安全部署
    • 框架分析六维模型(生态/性能/学习曲线/调试体验/可扩展性/社区)与 7 大框架对比表+决策树
    • 单/多Agent架构设计:分层架构、Agent Loop 状态机、上下文工程
    • 模型接入层:能力分级、结构化输出、adapter 模式、容错与 fallback
    • 工具设计与 MCP 封装:四原则、Schema 写法、MCP Server 完整封装示例
    • 提示词工程:六段式模板、Few-shot 策略、版本管理、防注入
    • 记忆与 RAG 接入:四层记忆架构、最小 RAG 实现
    • 手写 vs LangGraph 双版本完整可运行实战代码
    • 评估与迭代闭环:自动化评估 pipeline、回归测试
    • 安全加固与部署上线:Docker 化、环境变量管理、速率限制、日志审计
    • 十大失败模式排查表(附症状、根因、修复方案)
  • ✅ 第十四章"与本书其他章节的呼应"段落更新,加入第十五章实际内容描述
  • ✅ README 统计更新:合计 ~25,700 行、513 速查术语、15 个章节(v4.4 基准)

v4.3(2026-07-22 新增多模态笔记)

  • ✅ 新增 14-多模态Agent.md(~1010 行,纯知识笔记体,不含价格/费用分析)
    • VLM 原理:LLaVA 三段式、图像 patch 与 token 技术账、CLIP/SigLIP 模态对齐
    • 视觉操作 Agent:截图-决策-动作循环、Visual Grounding、三条实现路径 + Playwright 实战
    • 语音模态:ASR/TTS 三段式 vs 端到端、全双工、延迟预算、faster-whisper 实战
    • 文档/视频理解、多模态 RAG、MCP 工具化封装、评估基准(MMMU/OSWorld/ScreenSpot 等)
    • 视觉/语音提示注入攻击链与防御;论文 arXiv 号全部经核实
  • ✅ README 更新为"11 大类 + 3 专题";后续规划同步

v4.2(2026-07-22 新增自托管专题篇)

  • ✅ 新增 13-自托管个人Agent.md(~810 行):OpenClaw(小龙虾)与 Hermes Agent(爱马仕)框架解读与正面对比
    • 花名/黑话与爆火现象解读(养虾/喂虾/放虾、代装服务产业链)
    • 架构深挖:共同范式(常驻进程 + Gateway + 全系统工具面)、Hermes 学习循环、OpenClaw 白盒哲学、消息全生命周期时序图
    • 部署实战(命令示例经官方 README 核实)、成本估算、Shell 级权限安全风险专节
    • 新增 assets/agent-compare/ 两张自绘图:能力雷达 / 社区热度
  • ✅ 12 章同步接入:3.3 自托管品类指引、2026 时间线、决策树与场景表
  • ✅ README 索引更新为"11 大类 + 2 专题";后续规划章节号顺延

v4.1(2026-07-22 新增专题篇)

  • ✅ 新增 12-主流Agent对比分析.md(~1010 行):2026-07 主流 AI Agent 全景对比与选型指南
    • 编程 Agent 产品深评:Claude Code / OpenAI Codex / Cursor / GitHub Copilot / Devin(Devin Desktop)/ Google Jules / Gemini CLI / 开源阵营(OpenCode/Aider/Cline 等)
    • 通用 Agent:ChatGPT Agent / Manus / Kimi 等形态对比
    • 开发框架对比:LangGraph 1.0 / CrewAI / OpenAI Agents SDK / Claude Agent SDK / Google ADK / Microsoft Agent Framework 1.0 / Pydantic AI V2 / LlamaIndex Workflows 1.0
    • 企业托管平台速览 + 2024→2026 格局演变 + 选型决策树与场景推荐
  • ✅ 新增 assets/agent-compare/ 三张自绘对比图(定位散点图 / 基准条形图 / 框架雷达图),matplotlib 生成,CJK 字体
  • ✅ 全部事实(价格/基准/版本)以 2026-07 公开资料核实,文内含数据口径声明
  • ✅ README 索引、统计、学习地图同步更新;后续规划章节号顺延

v4.0(2026-07 查缺补漏 + 实战化迭代)

硬错误修复(70+ 处,读者照抄即报错/被误导的内容):

  • ✅ 02:MCP 版本表修正(Streamable HTTP 属 2025-03-26、structuredContent 属 2025-06-18、Tasks 属 2025-11-25);删除无法核实的"2026-07-28 RC";MCP server 启动代码、官方 Server 表、A2A 新版 API(message/send、contextId、agent-card.json)全部修正
  • ✅ 01/04:Claude Code 权限模式、Hooks 三层嵌套配置与 stdin JSON 输入、SKILL.md 官方字段、Codex approval_policy/sandbox_mode 等"照抄即报错"配置全部按官方文档重写
  • ✅ 03/05:OpenAI Agents SDK Guardrails、Anthropic 工具 schema、Airflow schedule、拼写错误(anthropropic)等代码错误修复;五处"官方示例"误导性归因改为"按官方思想改写"
  • ✅ 08:GraphRAG 编造 API 改为官方 CLI 流程;Contextual Retrieval 数字统一为 49%→56%→67%;qdrant query_points 新 API
  • ✅ 09/10:KV Cache 计算修正(GQA 口径,8B 模型 32k 上下文 ≈4.3GB);PagedAttention 统一为 arXiv 2309.06180;vLLM 多机部署改 Ray 集群正确流程;Prompt Caching 计费修正(写 1.25× / 读 0.1×);llama.cpp cmake 编译流
  • ✅ 11:Llama Guard 判定逻辑、Prompt Guard 分类用法、τ-bench arXiv 号、假 DP-SGD 改 Opacus;NSA MCP 安全指南核实为真实文件并换官方链接
  • ✅ 全库:chat.lmsys.org → lmarena.ai;不存在的型号(Llama 4 70B/8B)、张冠李戴的论文引用逐一修正

实战化增补(每章新增可直接动手的内容):

  • ✅ 01:CLI 上手 checklist(安装→登录→最小任务→恢复会话);Realtime API / Gemini Live 端到端语音新节;faster-whisper CPU 示例
  • ✅ 02:MCP 四步实战(FastMCP + Inspector + claude mcp add + Windows 踩坑);MCP Registry;A2A 1.0 迁移
  • ✅ 03:Google ADK、Claude Agent SDK 入对比;各框架"安装 + 已验证版本"行
  • ✅ 04:五分钟 Hooks 实战(exit 2 阻断 + 验证步骤);Cursor MDC 完整示例;SessionStart/PreCompact 事件
  • ✅ 05:完整可运行 Agent Loop 脚本;Durable Execution(Temporal)与 LangGraph interrupt HITL 新章;GitHub Actions cron UTC 提醒
  • ✅ 06:Structured Output 三家示例;推理模型提示差异对照表;Extended Thinking;promptfoo 最小配置
  • ✅ 07:Mem0/Letta/Zep 选型对比;LangGraph Store;Context Engineering;带记忆对话 Agent 端到端示例
  • ✅ 08:零成本混合检索 RAG(BM25+Chroma+BGE,无需 API key);LightRAG;MinerU/Docling/ColPali;Qwen3-Embedding/Reranker;RAG 生产运维
  • ✅ 09:推理模型与 test-time compute;Chat Template 实务;TRL SFT/DPO 最小实操
  • ✅ 10:P/D 分离(llm-d/Dynamo/LMCache);vLLM V1;国内实践(hf-mirror/ModelScope/gated 401);故障 Runbook
  • ✅ 11:GRPO/RLVR 与推理模型对齐;HLE/SimpleQA/AIME/SWE-bench Verified 新基准;《人工智能生成合成内容标识办法》;garak/PyRIT 可跑命令

口径修正:

  • ✅ 术语速查表条目数按实际统计(21~50 条/章,合计 391),不再声称"每章 50 条"
  • ✅ 总行数 ~19,000 → ~22,400(+2,200 行实战内容)
  • ✅ 无法核实的精确版本号统一降级为"以官方 release 为准"

v2.0(2026-07 重构 + 深度迭代)

重大调整:

  • ✅ 从 4 个文档(01-04)重构为 11 个文档(01-11)+ README
  • ✅ 按知识领域分类:基础层(06/07/09)→ 核心层(02/03/04/05)→ 应用层(01/08/10/11)
  • ✅ 原 MCP 协议内容 → 归入 02 智能体通信协议
  • ✅ 原 CLI 工具内容 → 归入 01 交互入口 + 04 能力约束体系
  • ✅ 原 Agent 内容 → 归入 03 智能体主体 + 05 任务编排
  • ✅ 原词汇表知识点 → 打散归入对应大类的详细文档中
  • ✅ 新增独立大类:RAG 知识库(08)、底层模型(09)、部署运维(10)、安全评估(11)

深度迭代(2026-07):

  • ✅ 所有 11 个章节完成深度迭代,每个章节开头新增 50 个术语速查表
  • ✅ 新增 200+ 图表/表格(架构图/流程图/对比表/决策树)
  • ✅ 新增 100+ 代码示例(可运行)
  • ✅ 新增 50+ 论文链接
  • ✅ 新增官方文档链接(覆盖所有主流厂商和工具)
  • ✅ README 重构:增加全局词汇索引(A-Z)、4 种学习路径、技术栈全景图、应用场景对照表、FAQ、学习心法
  • ✅ 总行数从 ~5,000 行扩展到 ~19,000 行

v1.0(初始版本)

  • 4 个文档:MCP / CLI / Agent / 词汇表
  • 约 5,000 行

15.3 重构原因

原文档按 MCP / CLI / Agent 三大工具划分,但用户的知识体系是从底层模型到上层应用的完整 AI 技术栈。改为按 11 大类知识领域组织,更符合学习和查阅的逻辑。

15.4 后续规划

  • 增加 14 章:多模态 Agent(已完成,见 14-多模态Agent.md)
  • 增加 15 章:构建自己的Agent全流程(已完成,见 15-构建自己的Agent全流程.md)
  • 增加更多视频教程链接
  • 增加 English 版本

🎯 结语

这份知识体系覆盖了从 LLM 基础到 Agent 应用、从模型底座到部署运维、从提示工程到安全评估的 AI 全栈知识。每个概念都附中英文对照 + 一句话解释,每个技术都有官方文档链接 + 代码示例。

学习建议: 不要追求一次性读完所有内容。按你的角色和目标,选择对应的学习路径,边学边做项目。遇到问题再回查具体章节。

"Theory without practice is empty; practice without theory is blind."
理论没有实践是空洞的;实践没有理论是盲目的。—— 康德

📌 反馈与改进: 如发现错误、过时内容或建议新增,请直接修改对应章节的 Markdown 文件。

📅 最后更新: 2026-07-29
📊 文档版本: v5.1
👤 维护者: 学习者本人

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