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LLM大语言模型 / RAG / Fine-tuning
Agent智能体 / Workflow / Tool Use
Infra部署 / 监控 / 性能与成本
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LLM

从 Transformer 到 Agent：大模型应用到底发生了什么？

从模型能力、上下文、工具调用到 Agent Loop，梳理 AI 应用从聊天机器人走向智能系统的关键变化。

08 / 2026 · 12 min read
RAG

RAG 不是“接个向量库”这么简单

拆解文档切分、Embedding、召回、Rerank、Context Engineering，以及线上系统最容易踩的坑。

08 / 2026 · 15 min read
AI Infra

一套可观测的 LLM 服务应该长什么样？

从请求链路到 Token、延迟、错误率、GPU 利用率和成本，建立 AI 服务的工程化监控体系。

07 / 2026 · 10 min read
Topics

探索技术方向

01 · LLM

Transformer、推理、微调、Prompt、Context Engineering

02 · Agent

Tool Calling、MCP、Workflow、多智能体系统

03 · RAG

知识库、检索、Rerank、评测与生产实践

04 · Infra

GPU、推理服务、K8s、监控、成本优化

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# 一个 AI 项目从想法到上线
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  "idea": "让 AI 真正解决问题",
  "stack": ["LLM", "RAG", "Agent", "Python"],
  "principle": "先跑通，再优化"
}

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技术应该能被复现。

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