本地LLM推理引擎深度对比：llama.cpp、Ollama、vLLM、LocalAI架构解析与性能优化
全面剖析四款主流本地LLM推理引擎的架构差异：llama.cpp（CPU加GGUF量化）、Ollama（全封装桌面流）、vLLM（GPU高吞吐服务化）、LocalAI（OpenAI兼容API），涵盖推理内核、量化策略、并发模型与性能优化实践。
人工智能
2026年AI Agent开发终极指南：从ReAct到多智能体协作的企业级落地实践
深入解析2026年AI Agent开发核心架构与实战经验，涵盖ReAct、Plan-and-Execute到多智能体协作的完整技术栈
LLM 推理解耦架构：Prefill-Decode 分离的生产级吞吐工程实践
深入分析 LLM 生产中 Prefill-Decode 阶段的计算特征差异导致的资源冲突问题，系统阐述 Disaggregated Inference 架构的拓扑设计、KV Cache 传输协议实现，并给出 Prefill Worker、Decode Worker、传输引擎和智能调度器的完整生产级代码实现。包含四路 A100 实测性能基准与架构演进方向。
LSM-Tree 存储引擎在 AI 场景下的工程优化：KV Cache 分层存储与向量数据库在线迭代
深入分析LSM-Tree在AI工作负载下的针对性优化策略，包括KV Cache分层存储架构、向量数据库在线迭代方案、布隆过滤器自适应调整，以及生产级调优实战与性能基准对比。
万亿参数大模型推理系统架构：从显存墙到多节点部署的实战工程
深入剖析万亿参数大模型推理的系统化工程架构，涵盖TP/PP/EP/DP四维并行策略组合、KV Cache三级存储/H2O淘汰策略、MXFP4/FP8量化协同、vLLM多节点部署实战（含docker-compose配置）、PD分离架构与Ray调度层调优、关键监控指标与自适应batch调度，以及HBM4-PIM/光学互连/联邦推理等前沿方向展望。
视觉语言模型推理引擎工程实战：从 vLLM 到 SGLang 的架构演进
深入解析视觉语言模型(VLM)推理引擎的核心工程挑战与解决方案，涵盖视觉编码器优化、KV Cache异构管理、两阶段调度策略、CUDA Graph兼容性以及生产部署中的显存建模与长视频Token预算管理。
长上下文 LLM 推理的序列并行工程：Ring Attention 与分布式 KV Cache 架构
当LLM上下文窗口膨胀到100K甚至1000K tokens时，O(n²)的注意力计算成为瓶颈。本文深入探讨Ring Attention环形通信算法、DeepSpeed-Ulysses All-to-All替代方案、分布式KV Cache的架构设计，以及它们在现代推理框架中的生产实践。
LLM Inference 编译器图优化全栈实战：从算子融合到自动调优的深度工程解析
深入剖析 LLM 推理引擎的图优化技术栈：算子融合策略与实现、从 AITemplate 到 FlagGems 的算子库演进、Meta Schedule 自动调优机制、以及基于 Triton 的算子手写优化。通过完整 Transformer 层融合优化实战案例，揭示从计算图到高性能 CUDA kernel 的全链路工程方法论。
AI Agent 软件工程全流程落地：从代码补全到自治研发团队的工程实践
从系统工程视角拆解AI Agent覆盖软件研发全流程的核心技术栈、工程陷阱与落地路径，包含编码、审查、测试、部署、运维全阶段的实战架构与代码示例。
LLM推理PD分离架构深度工程实践：从Prefill-Decode异构到分布式KV Cache传输
深入剖析LLM推理PD分离架构的工程实践：从Prefill-Decode异构到分布式KV Cache传输，涵盖DistServe、Mooncake、NVIDIA Dynamo等系统的设计原理与传输协议优化。
LLM 推理优化深度实战（最终版）
深入拆解现代LLM推理引擎核心技术——从PagedAttention的显存管理、Continuous Batching的吞吐优化，到Speculative Decoding的解码加速，附带完整代码示例和vLLM部署实践。
Agent因果推理工程：从相关性到因果性的认知跃迁
深入解析Agent因果推理工程的核心方法论，从结构因果模型、因果发现算法、反事实推理引擎、因果表征学习四个维度构建具备真正因果理解能力的Agent系统，探讨从统计关联到因果认知的工程实现路径。
脉冲神经网络与类脑芯片规模化2026：从事件驱动异步计算到神经形态训练框架与感算一体架构
深入解析2026年脉冲神经网络的产业化路径：异步事件驱动计算、神经形态训练框架、感算一体模拟存内计算与类脑芯片商业化挑战。
AI Agent工程实践（第48部分）：Agent评测与测试框架——构建可信赖智能体的质量保障体系
系统讲解AI Agent评测与测试框架的工程实践，涵盖评测体系架构（四层模型）、核心评测维度（任务完成率/效率/鲁棒性/安全性）、开源框架选型（LangSmith/RAGAS/DeepEval）、数据集构建方法、红队测试方法论、生产环境持续评测策略，以及2026年前沿趋势。
PyTorch 2.0 Compiler 深度剖析：从 TorchDynamo FX Graph 到 TorchInductor Triton CodeGen 的完全工程指南
PyTorch 2.0 Compiler 深度剖析：从 TorchDynamo Python 字节码拦截、FX Graph 中间表示捕获、AOTAutograd 自动微分分解、TorchInductor Triton CodeGen GPU 内核代码生成、算子融合与内存优化、CUDA Graph 捕获、动态形状支持、分布式并行编译、到生产级部署与性能基准测试的完整工程指南。
