AI Agent与推理架构演进(第22部分：从工具到智能体——规划与推理架构设计)
深入探讨AI Agent的规划与推理架构，覆盖ReAct、Plan-and-Execute、Tree-of-Thoughts等主流推理范式，分析单Agent多工具、多Agent协同和分层控制等工程模式，提炼从工具到智能体演进的核心设计原则。
推理部署
2026年全栈工程师能力模型重构：从边缘AI部署到AI Agent编排的复合工程实践
2026年全栈工程师能力模型重构深度解析，涵盖边缘AI部署、Agent编排、实时协作CRDT工程化、一体化开发平台与AI质量保证体系
多模态大模型推理优化技术演进2026：从混合专家系统到推测解码与KV Cache量化压缩
深度解析2026年多模态大模型推理优化技术演进
AI Agent的规划系统与复杂任务分解（第37部分）：从意图理解到行动编排的完整推理链路
深入解析AI Agent规划系统的工程实践：CoT、ReAct、Plan-and-Execute三大规划范式
AI推理中KV Cache的跨层调度与推测解码协同优化：从vLLM PagedAttention到TensorRT-LLM的工业实践
深入分析AI推理中KV Cache管理与推测解码的协同优化问题，涵盖vLLM PagedAttention的工程代价、推测解码与Prefix Cache的冲突分析、TensorRT-LLM的Context-Aware调度方案，以及一个可落地的Spec-Aware KV Scheduler（SKVS）架构设计与性能基准测试。
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。
大模型推理效率革命：2026年量化蒸馏与推测解码的工程突破
深度解析2026年大模型推理效率革命，涵盖动态混合精度量化、级联知识蒸馏、推测解码与硬件协同优化的工程实践
LLM推理服务的推测解码与PagedAttention内存管理
深入解析推测解码和PagedAttention在LLM推理服务中的协同优化原理，涵盖Medusa、EAGLE、Continuous Batching等前沿工程实践方案
跨云联邦推理：在混合多云环境中部署LLM服务的工程实践
深入探讨在混合多云环境中部署大规模LLM推理服务面临的延迟、成本、数据主权等挑战，详细分析模型切分、智能路由、一致性哈希、边缘缓存等核心工程方案，并给出基于Kubernetes和Istio的实现案例
端侧大模型推理优化2026：从INT2量化到NPU/DSP异构计算的部署实践
2026年端侧大模型推理优化全景：超低位宽量化突破理论边界、NPU/DSP/GPU异构调度框架革新、KV Cache分层压缩技术。完整的部署实践指南。
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。
从 PagedAttention 到 Chunked Prefill：大模型推理调度的深度工程实战
本文深入拆解 vLLM 的 PagedAttention 和 Chunked Prefill 两大核心机制，分析其工程实现细节，并结合实战经验探讨显存管理、延迟优化与调度策略的权衡。
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。
推测解码技术2026年行业落地：Speculative Decoding推理加速的工程实践
解析推测解码技术原理与2026年工程落地，对比vLLM/SGLang/TensorRT-LLM等框架实现，给出生产部署调优策略。
机密 AI 的崛起：在可信执行环境中运行大模型推理的工程实践
探讨在可信执行环境（TEE）中运行大模型推理的工程实践，覆盖 Intel TDX、AMD SEV-SNP、NVIDIA Confidential Computing 的复合证明架构与性能优化
