Token 级限流与 SLO 准入控制：LLM 生产服务的限流实战
深入解析 LLM 推理场景下的 Token 级限流工程：从滑动窗口计数、双桶协同、Token 预估器到 Redis 分布式限流和 SLO-Aware PI 准入控制，附 Rust 完整实现。
大语言模型
大语言模型推理服务的多级优先级调度 — 从请求路由到内存预留的生产级实现
当LLM推理集群同时为实时对话、在线API任务和离线批量推理服务时，如何确保高优先级请求不被饿死，同时最大化GPU利用率？本文从生产视角拆解LLM推理服务的多级优先级调度架构。
多模态大模型推理架构演进：GPT-4o、Gemini 2.0与Claude 4的视觉语言融合机制深度解析
深入解析2025-2026年多模态大模型推理架构的演进路径
边缘智能：AI 推理从云端下沉到设备端的技术革命
随着物联网设备的爆发和隐私保护需求的增长，AI 推理正在从云端走向边缘。本文深入分析边缘智能的关键技术路径与产业落地。
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。
Mamba 状态空间模型：从理论到生产级推理的 CUDA 内核优化实战
深入解析Mamba状态空间模型的核心原理与生产级推理部署：从选择性机制的数学基础，到Scan算法的硬件感知设计，再到CUDA/Triton内核优化实战。涵盖Mamba2的SSD理论、状态缓存优化、投机解码兼容性，以及在百万token长序列场景下的性能基准。
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 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。
LSM-Tree 存储引擎在 AI 场景下的工程优化：KV Cache 分层存储与向量数据库在线迭代
深入分析LSM-Tree在AI工作负载下的针对性优化策略，包括KV Cache分层存储架构、向量数据库在线迭代方案、布隆过滤器自适应调整，以及生产级调优实战与性能基准对比。
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。
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。
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。
Agent工作流编排与状态机引擎工程实践
深入解析AI Agent工作流编排的核心架构模式，涵盖有限状态机、DAG有向无环图、事件驱动编排等关键技术，构建可靠的多步骤Agent协作系统
Agent编排工程：从单智能体调度到大规模多智能体协同的系统化构建
系统构建Agent编排工程的完整知识体系，从编排本质内涵出发，经编排模式、调度策略、协调机制、容错设计，最终到生产级编排平台的工程实践
