LLM 与 Agent 系列文章大纲 ​

系列概述 ​

本系列将深入讲解大语言模型（LLM）、AI Agent、RAG 技术、向量数据库等前沿 AI 技术的理论知识，以及各大公司在这些领域的落地实践。帮助开发者从零开始理解 AI 技术栈，掌握构建智能应用的核心能力。

文章规划 ​

第一篇：大语言模型（LLM）基础入门 ​

文件： posts/AI与LLM/1、LLM 基础入门.md

内容要点：

• 什么是大语言模型（LLM）
• LLM 的发展历程：从 GPT-1 到 GPT-4/o1
• Transformer 架构原理简介
• 预训练与微调（Pre-training & Fine-tuning）
• Prompt Engineering 基础
• 主流 LLM 对比：GPT、Claude、Gemini、Llama 等
• 如何选择合适的 LLM

适合人群： 对 AI 技术感兴趣的初学者

第二篇：LLM 进阶——微调与部署 ​

文件： posts/AI与LLM/2、LLM 进阶——微调与部署.md

内容要点：

• 什么是模型微调
• 微调方法：Full Fine-tuning、LoRA、QLoRA
• 准备训练数据集
• 使用开源框架进行微调
• 模型量化与部署
• 本地部署 LLM 实践
• 成本与性能优化

适合人群： 需要定制化 LLM 的开发者

第三篇：AI Agent 原理与实践 ​

文件： posts/AI与LLM/3、AI Agent 原理与实践.md

内容要点：

• 什么是 AI Agent
• Agent 的核心组件：LLM + Memory + Tools + Planning
• Agent 工作流程详解
• 主流 Agent 框架介绍：LangChain、AutoGPT、BabyAGI
• 单 Agent vs 多 Agent
• Agent 设计模式
• 实战：构建第一个 AI Agent

适合人群： 希望构建 AI 应用的开发者

第四篇：RAG 技术深度解析 ​

文件： posts/AI与LLM/4、RAG 技术深度解析.md

内容要点：

• 什么是 RAG（检索增强生成）
• RAG vs Fine-tuning：如何选择
• RAG 的核心流程：文档加载→分块→向量化→检索→生成
• 文档分块策略
• 检索策略：相似度搜索、混合检索、重排序
• RAG 优化技巧
• 常见问题与解决方案

适合人群： 需要构建知识库问答系统的开发者

第五篇：向量数据库详解 ​

文件： posts/AI与LLM/5、向量数据库详解.md

内容要点：

• 什么是向量数据库
• 向量嵌入（Embedding）原理
• 相似度计算方法：余弦相似度、欧氏距离
• 主流向量数据库对比：Pinecone、Milvus、Chroma、Weaviate
• 向量索引算法：HNSW、IVF、PQ
• 选择向量数据库的考量因素
• 实战：搭建向量数据库服务

适合人群： 需要搭建向量检索系统的开发者

第六篇：Function Calling 与工具使用 ​

文件： posts/AI与LLM/6、Function Calling 与工具使用.md

内容要点：

• 什么是 Function Calling
• Function Calling 工作原理
• OpenAI Function Calling API
• 设计高效的工具函数
• 多工具调用与链式调用
• 错误处理与重试策略
• 实战：构建工具增强的 Agent

适合人群： 希望让 LLM 能够调用外部服务的开发者

第七篇：Agent 记忆与上下文管理 ​

文件： posts/AI与LLM/7、Agent 记忆与上下文管理.md

内容要点：

• Agent 的记忆类型：短期记忆、长期记忆
• 上下文窗口与 Token 管理
• 记忆压缩策略
• 向量存储作为长期记忆
• 记忆检索机制
• 多轮对话的状态管理
• 实战：构建有记忆的 Agent

适合人群： 需要构建多轮对话应用的开发者

第八篇：LangChain 框架实战 ​

文件： posts/AI与LLM/8、LangChain 框架实战.md

内容要点：

• LangChain 架构概述
• 核心组件：Models、Prompts、Chains、Agents
• Chain 的类型与使用
• Memory 组件详解
• 工具（Tools）与工具调用
• LangChain Expression Language (LCEL)
• 实战：使用 LangChain 构建完整应用

适合人群： 希望快速开发 AI 应用的开发者

第九篇：多 Agent 协作与规划 ​

文件： posts/AI与LLM/9、多 Agent 协作与规划.md

内容要点：

• 为什么需要多 Agent
• Agent 规划（Planning）机制
• 任务分解与分配
• 多 Agent 通信模式
• 主流多 Agent 框架：AutoGen、CrewAI、MetaGPT
• 多 Agent 协作模式
• 实战：构建多 Agent 系统

适合人群： 需要构建复杂 AI 系统的开发者

第十篇：OpenAI 落地实践 ​

文件： posts/AI与LLM/10、OpenAI 落地实践.md

内容要点：

• OpenAI 产品家族概览
• GPT-4/GPT-4o 能力分析
• Chat Completions API 深度解析
• Assistant API 与 Threads
• Function Calling 最佳实践
• 成本优化策略
• OpenAI 企业级部署方案
• 案例分析：基于 OpenAI 的实际项目

适合人群： 计划使用 OpenAI 服务的企业和开发者

第十一篇：Anthropic Claude 落地实践 ​

文件： posts/AI与LLM/11、Anthropic Claude 落地实践.md

内容要点：

• Claude 系列模型介绍
• Claude API 使用指南
• Claude 的独特优势：长上下文、Constitutional AI
• Prompt 优化技巧
• Claude Artifacts 功能
• 成本与性能对比
• 企业级部署方案
• 案例分析：基于 Claude 的实际项目

适合人群： 关注 Claude 模型的开发者

第十二篇：Google Gemini 落地实践 ​

文件： posts/AI与LLM/12、Google Gemini 落地实践.md

内容要点：

• Gemini 系列模型介绍
• Gemini API 使用指南
• 多模态能力：文本、图像、视频、音频
• Gemini 与 Google Cloud 集成
• Vertex AI 平台
• Function Calling 与工具使用
• 案例分析：基于 Gemini 的实际项目

适合人群： 关注 Google AI 服务的开发者

第十三篇：开源模型与本地部署 ​

文件： posts/AI与LLM/13、开源模型与本地部署.md

内容要点：

• 主流开源模型：Llama、Mistral、Qwen、DeepSeek
• 模型格式：GGUF、GPTQ、AWQ
• 本地推理引擎：llama.cpp、Ollama、LocalAI
• GPU vs CPU 推理
• 模型部署方案：vLLM、TGI、SGLang
• 成本对比：云服务 vs 本地部署
• 隐私与数据安全考量
• 实战：搭建本地 LLM 服务

适合人群： 希望私有化部署 LLM 的开发者

第十四篇：RAG 高级优化技巧 ​

文件： posts/AI与LLM/14、RAG 高级优化技巧.md

内容要点：

• RAG 系统的评估指标
• 检索优化：混合检索、查询重写、HyDE
• 重排序（Reranking）策略
• 知识图谱增强 RAG
• Agentic RAG：Agent 驱动的检索
• 多模态 RAG
• RAG 监控与调试
• 案例分析：RAG 系统优化实例

适合人群： 需要优化 RAG 系统性能的开发者

第十五篇：Agent 评估与测试 ​

文件： posts/AI与LLM/15、Agent 评估与测试.md

内容要点：

• 为什么 Agent 评估很重要
• Agent 评估维度：准确性、效率、可靠性
• 评估框架：LangSmith、Arize、Phoenix
• 自动化评估方法
• A/B 测试策略
• 成本与性能监控
• 安全性评估
• 实战：构建 Agent 评估系统

适合人群： 需要保证 Agent 质量的开发者

第十六篇：AI 应用架构设计 ​

文件： posts/AI与LLM/16、AI 应用架构设计.md

内容要点：

• AI 应用的典型架构模式
• LLM-as-a-Service vs Self-hosted
• API 网关与速率限制
• 缓存策略：语义缓存、KV 缓存
• 数据流与错误处理
• 可观测性：日志、指标、追踪
• 扩展性与高可用设计
• 案例分析：企业级 AI 应用架构

适合人群： 需要设计 AI 系统架构的开发者

第十七篇：AI 安全与合规 ​

文件： posts/AI与LLM/17、AI 安全与合规.md

内容要点：

• AI 安全风险类型
• Prompt Injection 与防御
• 数据隐私保护
• 内容安全与过滤
• AI 治理与合规框架
• 企业级安全策略
• 审计与监控
• 案例分析：AI 安全事件

适合人群： 关注 AI 安全的企业和开发者

第十八篇：成本优化与性能调优 ​

文件： posts/AI与LLM/18、成本优化与性能调优.md

内容要点：

• LLM 成本构成分析
• Token 使用优化策略
• 模型选择与成本平衡
• 缓存与复用策略
• 批处理与并发优化
• 开源模型成本分析
• ROI 评估方法
• 案例分析：大规模 AI 应用成本优化

适合人群： 需要控制 AI 成本的企业和开发者

第十九篇：多模态大模型应用 ​

文件： posts/AI与LLM/19、多模态大模型应用.md

内容要点：

• 多模态模型概述
• 视觉理解：GPT-4V、Gemini Pro Vision
• 图像生成：DALL-E、Midjourney、Stable Diffusion
• 音频处理：Whisper、TTS
• 视频理解与生成
• 多模态 RAG
• 实战：构建多模态 AI 应用

适合人群： 希望处理多种数据类型的开发者

第二十篇：行业落地案例精选 ​

文件： posts/AI与LLM/20、行业落地案例精选.md

内容要点：

• 客服与智能问答
• 代码助手与开发工具
• 内容创作与营销
• 数据分析与商业智能
• 教育与培训
• 医疗与健康
• 金融与风控
• 案例深度剖析

适合人群： 寻找 AI 应用灵感的所有读者

学习路径建议 ​

初学者路径 ​

1. 第一篇：LLM 基础入门
2. 第四篇：RAG 技术深度解析
3. 第五篇：向量数据库详解
4. 第三篇：AI Agent 原理与实践

开发者路径 ​

1. 第一篇：LLM 基础入门
2. 第六篇：Function Calling 与工具使用
3. 第八篇：LangChain 框架实战
4. 第七篇：Agent 记忆与上下文管理

架构师路径 ​

1. 第二篇：LLM 进阶——微调与部署
2. 第九篇：多 Agent 协作与规划
3. 第十四篇：RAG 高级优化技巧
4. 第十六篇：AI 应用架构设计

企业落地路径 ​

1. 第十篇：OpenAI 落地实践
2. 第十三篇：开源模型与本地部署
3. 第十七篇：AI 安全与合规
4. 第十八篇：成本优化与性能调优

技术栈汇总 ​

LLM 提供商 ​

• OpenAI (GPT-4, GPT-4o)
• Anthropic (Claude 3.5 Sonnet)
• Google (Gemini 1.5 Pro)
• Meta (Llama 3)
• Mistral AI
• 阿里云 (Qwen)
• DeepSeek

开发框架 ​

• LangChain / LangGraph
• LlamaIndex
• AutoGen
• CrewAI
• Semantic Kernel

向量数据库 ​

• Pinecone
• Milvus
• Chroma
• Weaviate
• Qdrant
• pgvector

部署工具 ​

• Ollama
• vLLM
• Text Generation Inference (TGI)
• LocalAI

评估工具 ​

• LangSmith
• Arize Phoenix
• Weights & Biases
• MLflow

注意事项 ​

• 本系列文章面向开发者，需要一定的编程基础
• 部分高级内容需要机器学习或深度学习背景
• 建议按顺序阅读，基础内容在前，高级内容在后
• 每篇文章都有实战示例，建议动手实践
• 技术发展迅速，部分内容可能需要根据最新情况调整

更新计划 ​

• 2026-01：完成基础篇（1-5）
• 2026-02：完成进阶篇（6-10）
• 2026-03：完成实战篇（11-15）
• 2026-04：完成高级篇（16-20）