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
LLM
eBPF 加速 LLM 推理调度：从内核级可观测到动态 Batch 决策的全栈实践
探索如何利用 eBPF 实现 LLM 推理服务的全栈可观测性与动态调度优化，涵盖 syscall 层、uprobe、kprobe 三层探针设计，以及基于实时指标的 Adaptive Batch Size 决策器，实现 P99 TTFT 降低 77% 的生产效果。
LLM 推理引擎架构演进：PagedAttention、Continuous Batching 与 vLLM/SGLang 深度工程
深度解析现代 LLM 推理引擎 PagedAttention 和 Continuous Batching 两大核心技术，结合 vLLM 与 SGLang 工程案例，完整拆解 KV Cache 内存管理、Iteration-Level 调度、RadixAttention 缓存复用的底层原理与生产最佳实践。
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。
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
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。
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
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。
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。
