在本文中，我们将深入探讨AI Agent的理论支撑以及其背后的第一性原理，回顾和分析第一性原理的发展轨迹，现阶段AI Agent所具备的能力，并探讨其在各个领域中的应用。接着，我们会展望AI Agent未来的发展方向，特别是在多Agent协作中的潜力和挑战。最后，我们将探讨Agent的未来技术发展及其广泛应用前景，为读者提供一个全面且深入的视角来理解和预测AI Agent的未来。
本文系统梳理了检索增强生成（RAG）架构的演进历程，从基础架构到智能化解决方案的迭代路径。文章通过对比Naive RAG、Advanced RAG、Modular RAG和Agentic RAG四代架构的核心特点与技术突破，揭示了RAG技术如何通过模块化设计、智能体协同等创新解决知识更新、语义对齐和复杂任务处理等关键问题，为LLM应用落地提供重要参考。由于作者水平有限，若相关理解有误请以实际为准。
近两年 AI 技术发展迅猛，日新月异。大语言模型 (LLM)、AIGC、多模态、RAG、Agent、MCP 等各种相关概念层出不穷，若不深入了解，极易混淆。本文旨在简要介绍这些 AI 技术的核心概念、基本原理及其相互关系，主要帮助非 AI 行业的开发者建立基础认知。文中涉及的每项技术在其垂直领域都值得深入探索，本文仅作概念性和原理性的概述。如有疏漏或错误，欢迎指正。
腾讯工程师程誉朝基于自己的编程助手使用经验，总结了这一套借助AI编程助手，从事软件开发的提示词工程，基本覆盖了项目开发的各个阶段：需求澄清、UI设计、可行性研究、技术选型、项目排期，任务拆分、进度跟进、测试、迭代、发布等等。
RabbitMQ 作为开源消息队列的标杆产品，凭借灵活的路由机制与高可用设计，支撑着海量业务场景的消息流转。而经典队列（Classic Queue） 作为 RabbitMQ 最基础、应用最广泛的队列类型，其底层存储机制直接决定了消息处理的性能边界与可用性上限。 理解经典队列的存储架构，不仅是掌握 RabbitMQ 核心原理的关键，更为生产环境的运维优化提供了理论支撑。本文将从文件目录结构、存储格式定义、读写流程到运维实践策略，全面解析经典队列的底层存储实现逻辑，帮助读者深入理解其在消息生命周期管理中的核心作用。
“太极AngelHCF推理极致优化”系列文章由太极Angel-HCF推理团队撰写，全面揭秘如何实现DeepSeek模型15800+ tokens/s的业内H20最高性能，本文将拆解DeepSeek全栈优化方法论：通过PD分离，Prefill和Decode使用不同的并行策略，多层MTP优化，并结合模型特点和Hopper架构特性，将多机推理性能推向极限。
近两年 AI 技术发展迅猛，日新月异。大语言模型 (LLM)、AIGC、多模态、RAG、Agent、MCP 等各种相关概念层出不穷，若不深入了解，极易混淆。本文旨在简要介绍这些 AI 技术的核心概念、基本原理及其相互关系，主要帮助非 AI 行业的开发者建立基础认知。文中涉及的每项技术在其垂直领域都值得深入探索，本文仅作概念性和原理性的概述。如有疏漏或错误，欢迎指正。
