AI Agent 记忆系统架构：为自主智能体构建长期记忆
深入解析 AI Agent 记忆系统架构：从工作记忆的 Context Window 管理，到情景记忆的事件日志与级联压缩，再到语义记忆的混合检索与知识图谱，以及程序性记忆的技能提炼。覆盖 Memory Consolidation、多 Agent 共享记忆、隐私合规与成本控制等工程实践。
LLM
RAG 检索增强生成的生产级架构优化：混合检索、语义分块与上下文压缩的工程实战
深度剖析生产级RAG系统的四大核心优化维度：递归语义分块策略、混合检索引擎(向量+BM25+Reranker)、上下文窗口压缩编排，以及Rust高性能检索管道的实现方案，附2026年最新基准对比数据。
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。
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。
大模型推理量化技术深度剖析：GPTQ/AWQ/GGUF与KV Cache工程优化
深入解析大模型推理中的量化技术：GPTQ基于Hessian矩阵的量化优化、AWQ激活感知权重量化、GGUF混合精度格式与llama.cpp生态、以及KV Cache的PagedAttention优化策略
RISC-V Vector Extension (RVV) AI 推理算子深度实战——从零编写高性能向量内核
深入解析 RISC-V Vector Extension 在 AI 推理核心算子（Softmax、LayerNorm、SiLU、INT8 GEMM）中的高性能实现，涵盖 vsetvli 动态长度机制、LMUL 吞吐倍增器、VFMA 累加链归约、以及在平头哥 C910 上的实测性能基准。
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。
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
AI Agent工程实践（第50部分）：Agent记忆系统设计——构建持续学习与个性化的智能基石
深入解析AI Agent记忆系统的完整架构设计：从感知记忆、短期记忆到长期记忆的分类体系，到记忆写入、检索、遗忘的全流程工程实现，涵盖向量数据库、RAG集成、冲突解决、隐私安全、可观测性等生产环境最佳实践。
LangChain代理工作流编排实战：从Function Calling到ReAct链式推理的工程落地
详解LangChain框架中从Function Calling到ReAct模式的技术演进路径，通过具体代码示例展示如何构建具备链式推理能力和大模型代理工作流。
