2026年Agentic AI架构设计模式：从单智能体到多智能体协作的范式转移
深入探讨2026年Agentic AI从单智能体到多智能体协作的架构设计模式，涵盖ReAct、Plan-and-Execute、Multi-Agent协作三大核心范式。
LLM
LLM推理基础设施优化2026：KV Cache压缩策略、FlashAttention V3内核优化与SGLang/vLLM/TensorRT-LLM引擎对比实践
深入分析大语言模型推理基础设施2026年技术栈，涵盖KV Cache压缩量化、FlashAttention V3内核优化、vLLM/SGLang/TensorRT-LLM引擎对比及生产部署最佳实践。
LLM 推理引擎内部原理：PagedAttention、Continuous Batching 与现代推理架构剖析
深入剖析现代 LLM 推理引擎的核心机制——PagedAttention 内存管理和 Continuous Batching 调度策略，揭示 vLLM 如何将吞吐量提升 2-4 倍
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。
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。
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。
AI智能体开发与编排实战：从单Agent到多Agent协作系统的工程实践
从单Agent原型到多Agent协作系统的工程实践全指南：核心架构模式、Function Calling机制、记忆与状态管理、多Agent编排框架对比与生产级实战
LLM推理优化深度指南：vLLM PagedAttention与Kubernetes分布式部署实战
深入解析大语言模型推理优化的核心技术与vLLM引擎架构原理，涵盖PagedAttention显存管理、AWQ/GPTQ量化、张量并行与流水线并行策略。
2026年RAG架构进化：从检索增强到知识图谱深度融合
深入分析2026年RAG架构从向量检索到知识图谱深度融合的演进路径，涵盖GraphRAG 2.0、多级检索路由、Agentic RAG等前沿趋势。
