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
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。
KV Cache 复用与 RadixAttention：从 vLLM 分页到 SGLang 前缀树的工程跃迁
深入研究 SGLang RadixAttention 数据结构如何通过 Radix Tree 实现 KV Cache 的全局复用，在多轮对话、Few-shot 和 Batch 推理场景下实现 30-60% TTFT 降低与 40%+ Throughput 提升。对比 vLLM PagedAttention 的局限，分析树形索引的工程实现、LRU 驱逐策略与调度优化。
Rust + GPU 计算着色器：跨平台 AI 推理引擎的工程实践
深入探讨 Rust 配合 GPU 计算着色器（wgpu/WGSL）构建跨平台 AI 推理引擎的技术选型方案、显存管理策略、INT8量化矩阵乘 kernel 实现，以及生产部署中的六大常见陷阱与性能数据对比。
AI Agent 记忆管理系统深度实战：从上下文窗口到长期记忆的架构演进
深入解析 AI Agent 记忆管理系统的架构设计：从感知记忆、工作记忆到长期记忆的三层模型，涵盖优先级队列、混合检索、遗忘机制、多租户隔离等核心工程实践。
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 驱动的自动漏洞挖掘：从 Fuzzing Harness 生成到崩溃分析的 Agent 系统
深入剖析LLM驱动的自动漏洞挖掘系统——从Fuzzing Harness自动生成、崩溃智能分析到自主变异Agent的工程实战，包含完整代码实现与生产部署经验。
Rust 异步 Cancellation Safety 与有状态 AI 推理服务：从 LLM 流式推理中的资源泄漏到零损耗优雅取消
深入剖析Rust异步模型中的取消语义，结合LLM推理服务的实战场景，展示如何构建真正取消安全的有状态AI推理系统，解决KV Cache泄漏、计费丢失等生产问题。
构建生产级AI Agent系统：从设计到部署全链路实战
深度剖析构建生产级AI Agent系统的全链路实战经验，涵盖规划引擎、工具生态、记忆系统、可观测性安全防线设计与部署运维最佳实践
Model Context Protocol (MCP) 深度实战：构建类型安全的 AI 工具调用协议
深入剖析 Model Context Protocol 的架构、生命周期与四大核心原语（Tools/Resources/Prompts/Sampling），并分别用 TypeScript 官方 SDK 与 Rust 裸 JSON-RPC 从零构建可用 MCP Server，涵盖 stdio 与 Streamable HTTP 传输及安全最佳实践。
