摘要：随着大模型规模不断增长，量化技术成为模型部署的关键。本文深入讲解量化的基本原理、主流方法、实际收益，并提供完整的实战代码示例。 引言你有没有想过，为什么一个 70B 参数的模型需要 140GB 显存，但在某些设备上却能以几分之一的显存运行？答案就是量化（Quantization）。 量化是深度学习模型压缩和加速的核心技术之一。简单来说，它通过将模型权重和激活值从高精度（如 FP32）转换为低精度（如 INT8、INT4），在几乎不损失精度的情况下，大幅减少模型大小和计算资源需求。 本文将从原理到实践，带你全面理解大模型量化技术。 一、量化的基本概念和原理1.1 什么是量化？深度学 ...

LangGraph 是 LangChain 推出的用于构建有状态、多 Agent 应用的库。本文将带你从零开始学习 LangGraph，理解核心概念，并通过实际代码示例掌握如何构建 AI Agent 工作流。

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是大模型时代最具突破性的技术架构之一。本文将带你从原理到实战，全面掌握 RAG 技术的核心要点，包含完整的代码示例和工程实践建议。

深度解析 AI Agent 通讯协议随着 AI Agent 技术的快速发展，多个 Agent 之间的协作与通信成为了关键问题。本文深入解析当前主流的 AI Agent 通讯协议，包括 MCP、A2A、ACP 等，帮助开发者理解协议设计原理并选择合适的方案。 目录 为什么需要 Agent 通讯协议 主流协议概览 MCP (Model Context Protocol) 深度解析 A2A (Agent-to-Agent) 协议 ACP (Agent Communication Protocol) 协议对比与选型建议 实战：构建多 Agent 系统 未来展望 为什么需要 Agent 通讯协议背景 ...

前言2025-2026 年，大模型推理已成为 AI 应用的”最后一公里”。无论是聊天机器人、代码助手，还是智能客服，都需要在低延迟、高吞吐、低成本的约束下提供优质服务。 然而，传统推理框架面临着严峻挑战： 1234❌ 显存利用率低（30-50%）❌ 批处理效率差（动态序列长度导致碎片化）❌ 延迟波动大（长序列阻塞短序列）❌ 成本高企（需要大量 GPU 支撑生产负载） vLLM 的出现，彻底改变了这一局面。 凭借创新的 PagedAttention 技术和一系列系统优化，vLLM 实现了： ✅ 24 倍吞吐提升（相比 HuggingFace Transformers） ✅ 零浪费显存管理（页 ...

前言2025-2026 年，大语言模型（LLM）已从实验室走向生产环境。但直接使用通用模型往往无法满足特定场景的需求——医疗诊断需要专业术语、法律咨询需要严谨表述、客服系统需要品牌语调。 微调（Fine-tuning） 正是解决这一问题的关键技术。它让我们能够用相对少量的数据，将通用大模型”定制”成领域专家。 本文将从微调原理、技术演进、实战方法、最佳实践四个维度，系统梳理大模型微调的完整知识体系。无论你是想入门微调的新手，还是希望优化现有流程的工程师，都能从中获得启发。 什么是大模型微调？预训练 vs 微调理解微调之前，先厘清两个核心概念： 123456789101112131415┌─── ...

前言在 AI 应用爆发的 2025-2026 年，向量数据库已成为大模型应用的”标配”基础设施。无论是 RAG（检索增强生成）、语义搜索、推荐系统，还是多模态应用，都离不开高效的向量存储与检索能力。 Milvus 作为全球最流行的开源向量数据库之一，以其高性能、可扩展性和易用性，成为了众多开发者的首选。本文将从架构原理、核心特性、实战应用三个维度，深度解析 Milvus 的技术实现。 什么是向量数据库？传统数据库 vs 向量数据库传统数据库（如 MySQL、PostgreSQL）擅长处理结构化数据，支持精确匹配和范围查询： 1SELECT * FROM users WHERE age > ...

前言在之前的文章中，我们介绍了MCP的整体架构。今天我们来深入MCP的核心——**传输层（Transport Layer）**实现。 MCP定义了两种标准传输机制： stdio：本地进程通信 Streamable HTTP：远程服务器通信（替代了旧版HTTP+SSE） 本文将从协议规范到完整代码，手把手带你实现MCP传输层。 MCP协议基础JSON-RPC 2.0消息格式MCP基于JSON-RPC 2.0，所有消息都是UTF-8编码的JSON： 123456789101112131415161718192021222324252627282930// Request{ &quo ...

前言2017年，Google发表论文《Attention Is All You Need》，提出了Transformer架构。这篇论文彻底改变了NLP领域，成为GPT、BERT、LLaMA等大语言模型的共同基石。 本文将深入剖析Transformer的架构原理，从数学推导到代码实现，帮你彻底理解这个改变AI历史的设计。 为什么需要Transformer？RNN/LSTM的局限在Transformer之前，序列建模的主流方法是RNN和LSTM： 123h₁ → h₂ → h₃ → ... → hₙ ↓ ↓ ↓ ↓y₁ y₂ y₃ yₙ ...

前言在前几篇文章中，我们分别介绍了OpenClaw的整体架构、多Agent功能，以及Anthropic的MCP协议。今天我们来深入探讨OpenClaw的Skill系统，并将其与MCP进行详细对比。 这两个系统都试图解决同一个问题：如何扩展AI Agent的能力。但它们的设计理念和实现方式有着根本性的差异。 什么是Skill？在OpenClaw中，Skill（技能） 是一种轻量级的扩展机制，用于教会Agent如何使用工具完成任务。每个Skill本质上是一个包含SKILL.md文件的目录： 1234567skills/├── summarize/│ └── SKILL.md├── browse ...