LLM 基础设施

Meta 与亚马逊达成一项重大协议，采购数百万颗自研 AI CPU。这一举动标志着 AI 基础设施的战略重心正在从纯 GPU 算力转向针对“代理化工作负载”优化的异构计算架构。

深入分析自建大语言模型（LLM）的真实成本，涵盖算力、网络、存储以及常被忽视的运维人力成本。为企业在选择自托管与托管 API 之间提供决策参考。

标准的 RAG 在上下文噪声增加时往往会失效。本指南展示了如何使用 Python 构建自定义上下文工程层，以有效管理内存、压缩和令牌预算，确保大模型系统的稳定运行。

深入探讨即将举行的 Interrupt 2026 大会， 重点关注从简单 LLM 应用向企业级复杂多智能体系统的技术转型。 本文涵盖了利用 LangGraph 构建 Agentic 工作流的实施策略， 以及如何通过高性能 API 路由优化生产环境下的 Agent 性能。

深入分析 Meta 最新发布的 Muse Spark 模型及其内置的 16 种代理工具，探讨其如何通过社交图谱与子代理机制重塑 AI 平台竞争格局。

ARC-AGI-3 基准测试的发布标志着 AI 评估范式的转变，从模式匹配转向交互式推理。本文深入探讨为什么顶级 LLM 在该测试中得分不足 1%，以及下一代混合智能体为何需要全新的基础设施栈。

LangChain 推出 LangSmith Sandboxes，旨在解决 LLM 生成代码执行的安全风险。了解如何通过一行代码为您的 AI 代理实现安全、隔离的执行环境。

深入探讨为什么 LLM 只是 Agent 的大脑，而 Harness（护具/框架）则是将其智能转化为实际工作能力的身体。解析内存、规划和执行的核心组件。

深入探讨从朴素 RAG 向智能体（Agentic）和图（Graph）架构的转变，分析开源模型的崛起、边缘 AI 的普及以及扩散大语言模型等前沿趋势。

OpenAI 正式宣布收购领先的开源 AI 安全测试平台 Promptfoo。这一战略举措凸显了在 LLM 开发生命周期中，红队测试和漏洞评估的重要性日益增加。

深入探讨如何通过 Claude Code 和 MCP 网关构建可扩展的多模型 LLM 代理系统，实现工具集中化管理、成本控制并消除供应商锁定。

本指南深入探讨了如何为 AI Agent 构建持久且可扩展的记忆系统，涵盖向量数据库、会话管理以及用于状态工作流的高级提示词工程。