AI Agent 架构设计深度解析：从 ReAct 到多智能体协作的演进之路
深度解析AI Agent架构设计，涵盖ReAct框架、记忆管理系统、工具调用机制、多智能体协作模式、关键挑战与未来演进方向，为构建生产级Agent系统提供完整技术路线图。
LLM
MCP协议深度解析：AI Agent通信的革命性标准
深度解析MCP协议：AI Agent通信的革命性标准。从架构设计到核心能力（Tools/Resources/Prompts），从JSON-RPC实现到企业应用场景，全面剖析LLM与外部世界的标准化连接方式。
RMSNorm 深度实战：从 LayerNorm 的协方差偏移到 FP8 融合 Kernel 的数值稳定性工程
当你打开 LLaMA、Qwen、DeepSeek、Gemma 或 Mistral 任意一份模型配置文件时，几乎都会看到同一行：`"norm_type": "rms_norm"`。RMSNorm（Root Mean Square Normalization）已经成为现代大语言模型事实上的默认归一化层，取代了 Transformer 原始论文中使用的 LayerNorm。但绝大多数工程实现只是把它当作…
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。
Vision Language Model 多模态推理引擎：动态分辨率、图像 Tile 分级调度与跨模态注意力融合深度工程实践
系统拆解 Vision Language Model 推理引擎的核心工程挑战：动态分辨率图像编码、图像 Tile 分级批处理、跨模态注意力融合零拷贝实现、视觉与语言 KV Cache 分层管理、多模态投机解码可行性边界。基于 Llava/Qwen2-VL/InternVL3 在 A100/H100 实测数据，含完整 Rust 与 Python 代码。
大语言模型推理优化实战：从 KV Cache 到 Speculative Decoding 的全栈提速之道
深入解析大语言模型推理阶段的核心优化技术栈，涵盖 KV Cache 内存管理、PagedAttention 分页机制、FlashAttention IO 感知加速、Continuous Batching 吞吐量优化、投机解码延迟降低、量化并行策略等前沿方案
Mamba 选择性状态空间模型：亚二次复杂度大语言模型推理工程实践
从S4到Mamba的架构演进，深入剖析选择性状态空间的数学本质、硬件感知并行扫描实现，以及在大规模语言模型推理中的工程部署实践。
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。
2026年大语言模型应用突破：从RAG到Agentic AI的完整技术栈实践
全面解析2026年大语言模型应用开发的核心技术栈，涵盖RAG架构演进、Agentic AI智能体设计、多智能体协作和向量数据库技术进展。
深入理解大语言模型推理优化：从 KV Cache 到 Flash Attention 的全栈实战
深入剖析大语言模型推理优化技术链，覆盖 KV Cache 算法本质、内存瓶颈分析、Flash Attention 从 IO 感知到精确注意力计算、PagedAttention 与 vLLM 内存管理、投机解码原理与实现、以及量化技术在推理加速中的应用。
