LLM Tool Use Function Calling 安全沙箱 —— 深度工程实践：从约束解码到进程级隔离
深度解析 AI Agent Tool Use Function Calling 的安全沙箱工程实践。涵盖约束解码、Linux Namespace隔离、seccomp-BPF系统调用过滤、WebAssembly安全沙箱、OPA策略引擎、审计日志与异常检测，以及形式化验证与机密计算等前沿方向。附完整 Python 与 Rust 实现代码。
大语言模型
异构计算环境下的 AI Agent 任务调度：GPU/NPU/CPU 协同执行引擎
探讨AI Agent在异构计算环境中的任务调度策略，包括GPU/NPU/CPU协同执行引擎、统一内存管理、KV Cache优化及零拷贝技术等深度工程实践。
AI 推理引擎中的推测解码（Speculative Decoding）：从算法原理到生产级工程实践
深入剖析推测解码的算法原理——拒绝采样与分布等价性证明，覆盖vLLM/SGLang/TensorRT-LLM三大推理引擎的实现对比，分享动态γ调整、多头推测Medusa、温度自适应等生产级工程实战经验
深入浅出 MCP 协议：构建 AI Agent 的工具调用体系
全面解析 Model Context Protocol (MCP) 协议的设计理念、架构原理与实战应用，帮助你理解如何为 AI Agent 构建安全可扩展的工具调用体系。
多模态大模型视觉推理2026：从CLIP/GPT-4V到Gemini 2.5 Pro的空间认知与细粒度视觉理解突破
深入解析2026年多模态大模型在空间认知、细粒度视觉理解和因果推理方面的技术突破，涵盖CLIP/GPT-4V到Gemini 2.5 Pro/GPT-5 Vision的架构演进与产业应用。
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。
LLM推理优化深度实战：从KV Cache管理到投机解码的工程级优化全景指南
深入拆解LLM推理优化的完整技术栈——从KV Cache内存管理到投机解码，从Continuous Batching到结构化生成——给出经过验证的工程级落地方案。
提示词工程体系化实战：从SPDF框架到自动优化——2026年生产级AI应用的第一公民工程
系统化解析提示词工程的完整知识体系：从注意力机制和Token经济学两大底层原理出发，提出SPDF四要素框架，详解结构化思维链、Few-shot最佳实践、角色深度扮演、元提示词等核心设计模式，覆盖Agent动态System Prompt管理、工具描述优化、长对话衰减应对、提示词注入防御、版本管理与A/B测试工程化实践。
Agent认知架构工程：从简单推理循环到完整认知架构的系统化构建
深入解析AI Agent认知架构的工程化构建路径，从认知科学经典的SOAR和ACT-R架构到大语言模型时代的认知架构复兴，系统解读工作记忆、长时记忆、元认知、注意力机制等核心组件的工程实现，为构建具备持续学习与自我反思能力的Agent提供完整指南。
AI Agent通信协议深度实战：MCP与A2A协议的架构演进、安全模型与生产部署
深入剖析AI Agent通信领域两大核心协议——Anthropic的MCP和Google的A2A，涵盖架构设计、安全模型、生产部署实战与未来趋势。
AI Agent 安全运行时：从 WebAssembly 沙箱到 Linux LSM 的多层隔离实战
构建AI Agent安全运行时的完整技术栈：从WASM内存沙箱到LSM强制访问控制，结合seccomp-bpf与cgroup资源限制，详解纵深防御体系的生产实践。
大模型知识编辑与持续学习2026：参数高效微调、知识注入与灾难性遗忘工程实践
深入解析2026年大模型知识编辑与持续学习技术全景，涵盖ROME/MEMIT/GPT-Modify等知识编辑方法、LoRA-MoE/PISSA等参数高效微调技术、灾难性遗忘多层防护策略，以及企业级知识管理系统的工程实践。
从嘴到手：当AI Agent开始替你上班、替黑客攻击
2026年9月，AI Agent从概念走向生产：OpenAI Agents API公测让一次调用即可创建生产级Agent；西班牙发生首宗AI Agent自主实施的数据泄露攻击；黑客利用AI Agent拿下每个目标仅25美元；9月全球27款大模型密集发布；华为全联接大会展示Agent基础设施全栈方案。AI正在从嘴进化到手，从工具变成员工。
打破自回归瓶颈：Speculative Decoding 推测解码的系统工程与生产优化实战
Speculative Decoding 通过小模型草稿+大模型验证的无损加速范式，将 LLM 推理延迟降低2-4×。本文深入拆解核心算法、调度策略与 KV Cache 管理，分析 Medusa、Eagle 与自回归草稿模型的工程取舍与生产部署最佳实践。
Agent推理规划工程实战：从思维链到自主认知架构的系统化构建
系统讲解Agent推理规划工程的全栈方法论：从CoT到ToT/GoT的推理范式演进、ReAct/Plan-then-Execute/LATs等规划架构对比、元认知/执行认知/社会认知三层认知模型、搜索增强推理的工程实现、以深层信息检索Agent为例的三层路由Tier架构实战落地。
