AI Agent Function Calling 深度工程实战：从 Schema 校验到自愈式容错引擎
深入拆解AI Agent Function Calling引擎的核心机制：三层防御性Schema校验、Fuzzy参数解析、自愈式容错引擎、有向图并行调度器、双层结果缓存、生产级可观测性。含Python和Rust完整代码实现，从工程度角度看LLM工具调用从Demo到生产的跨越。
LLM
SGLang：结构化生成与 RadixAttention 推理引擎深度实战
深度剖析 SGLang 框架如何通过 RadixAttention 前缀缓存和压缩有限状态机（Compressed FSM）两大核心机制，在生产环境中实现 3-10 倍的结构化生成吞吐提升
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。
eBPF × LLM 推理：零侵入全链路可观测性工程实践
探讨利用 eBPF 技术在不修改推理引擎源码的前提下，构建覆盖请求入口、Token调度、GPU计算、内存分配的全链路可观测平台
LLM 推理服务生产化：从 POC 到高吞吐低延迟的系统工程实践
本文从 KV Cache 内存管理、Continuous Batching 调度、投机解码加速、模型量化策略四个维度，深入拆解 LLM 推理服务从实验室 Demo 走向千级 QPS 生产系统的工程实践。
Linux Kernel THP 与 HugeTLB 调优：LLM 推理场景中 TLB Miss 与内存足迹的深度优化
从 Linux 内核页表管理底层机制出发，深入剖析 Transparent Huge Pages 和显式 HugeTLB 在 LLM 推理中的实战调优方案，包含与 vLLM/SGLang 集成的完整配置、性能基准测试数据和部署最佳实践。
多模型协同推理架构：请求编排引擎与异构调度深度工程
深入解析多模型协同推理的核心工程挑战，涵盖异构调度、请求编排引擎设计、跨模型缓存机制与实际生产优化。从DAG建模到Work Stealing，从放置策略到实战案例。
CXL 3.0 内存池上的 LLM KV Cache 分层管理：从 DRAM 到持久化内存的近存计算架构
当单次推理请求的KV Cache占用突破百GB级别，GPU HBM容量成为硬性边界，CXL 3.0内存池化提供了全新的KV Cache分层管理方案。本文深入解析四层内存模型设计、热度驱动自动迁移策略以及实战性能基准测试。
AI Agent 上下文窗口管理：从记忆压缩到 KV Cache 复用的深度工程实践
深入剖析AI Agent上下文窗口管理核心挑战，从五层记忆金字塔到RadixAttention KV Cache复用机制，完整的工程实践方案
LLM 推理网关生产级架构：动态模型路由、流量调度与灰度发布
深入解析LLM推理网关的核心架构设计，涵盖声明式路由规则、权重分流算法、自适应调度、多层次限流与背压机制、自动化灰度发布流程，以及基于Rust/Axum的生产级实现方案。
