LLM

【LLM应用开发原理】Function Calling底层原理与MCP

Monday, Mar 9, 2026

Function Calling通过有监督微调让LLM学会将用户意图映射为结构化JSON输出，再借助推理时的约束解码确保JSON语法正确，最终由外部代理执行工具调用并返回结果，形成完整的意图-动作闭环。

【LLM应用开发原理】Agent Skill原理与基础

Monday, Mar 9, 2026

Skill（技能）是Agent能力的模块化封装，通过定义明确的输入输出和执行逻辑，使Agent能够完成特定领域的复杂任务。本文详解Skill的设计起源、核心原理、实现范式（包括渐进式披露）及实际应用，结合OpenAI、Anthropic等大厂的技术实践。

【LLM应用开发原理】Agent经典开发范式

Friday, Mar 6, 2026

深入解析LLM Agent三大经典范式：ReAct、Plan-and-Execute与Reflection。从设计思想到代码实现，理解边想边做、谋定而后动、三省吾身三种思维方式在AI系统中的应用。

【LLM应用开发原理】我怎样理解Agent

Thursday, Mar 5, 2026

个人认为，Agent是以大模型为核心驱动的下一代操作系统，通过代理层管理状态、扩展功能，实现从简单对话到复杂系统的进化。

【LLM应用开发原理】Transformer架构宗述

Tuesday, Sep 30, 2025

NLP技术从传统统计方法演进至神经网络，Transformer凭借自注意力机制实现突破，成为里程碑，并催生了BERT、GPT等变革性模型。

【LLM应用开发原理】RAG是什么详解

Saturday, Sep 13, 2025

RAG技术通过构建知识库和智能检索机制，为AI模型精准提供外部信息，解决知识过时和幻觉问题。它避免了昂贵的模型重训练，克服了直接输入长文本的低效性，是实现高效、准确AI应用的关键。