上一篇文章说，Agent 是让模型在“判断下一步”和“执行一步”之间循环。
这篇把这个循环岔开看看，还是用天气提醒这个场景。
用户说：“查一下天津今天的天气，如果下雨，提醒我带伞。”
普通大预言模型接收到这个信息它会怎么处理？
它可能回你一段：“我会搜索天气网今日天津天气，你也可以打开天气应用查询天津今天天气，如果显示有雨，记得带伞。”
提醒也没建。模型生成了一段回答，任务并没有往前推进。
Agent 要做的不是生成这段回答，而是把这个任务拆成几轮，一轮一轮往前推。
用户内容输入进来之后，系统不是直接把整段话扔给模型让它“完成这个任务”。
更准确地说...
与大模型聊天，它能告诉你 FastAPI 接口慢该查什么。它列得可能还挺专业：数据库慢查询、外部请求超时、CPU 和内存、日志、并发。然后呢？
你还得 SSH 上服务器，翻日志，跑 SQL，看接口耗时和 APM。
它没有这些工具，也没有相应授权，就只能停在“建议”这一步。
回答问题和完成任务，中间隔着工具、权限和执行。Agent 值得研究，原因就在这里。
再换个场景。让大模型总结公司最近一周销售情况，它会告诉你统计销售额、订单数、客户转化率。
它会让你提供数据，因为它访问不了业务数据库，所以到最后还是得你把数据导出来，再喂给它分析。
这类任务一旦涉及多个步骤、外部数...
在学习 Agent 时，经常会遇到一些反复出现的术语，比如 LLM、RAG、Tool Calling、Workflow、MCP 。
术语多了就容易混乱，有个表多看几遍，就不容易忘记了。这份表按主题整理常见概念，重点解释“它是什么、解决什么问题”。
对术语有了清晰地认识，方便学习后续的文章，也方便后续阅读，可以随时回来查阅。
| 术语 | 英文全称 | 简要解释 |
|---|---|---|
| LLM | Large Language Model | 大语言模型，负责理解输入、生成内容，也可根据任务判断下一步操作。 |
| Prompt | — | 提示词，提供任务指令、背景信息、输出要求和行为约束。 |
| Token | — | ... |
这两年，大语言模型发展得很快。
从最初用 DeepSeek，ChatGPT查资料，到后来使用 Cursor，Codex 等写代码，再到后来把大模型接进自己的应用里，从整接入到应用地过程中，发现一件事：让模型生成一段回答不难(先不提模型幻觉的问题)，真正让它深度参与业务中、把一件事情做完，就需要把大模型当成一个“同事”来考虑。
比如，一个销售助手不仅要回答问题，还得查询业务数据、分析客户情况，再根据结果给出建议。
光靠一次模型调用显然不够。系统需要知道什么时候该查数据、该调用哪个工具，拿到结果后还要判断下一步怎么走。
这也是我开始要深入研究 Agent 的原因。
经历了接近2年的发展，...
说明： 本文根据个人学习整理，系统架构设计师 论文结构提纲，以高并发性能优化为例子，仅供大家参考，学习交流。
论文结构分为三部分：摘要+正文+结尾
简要概述论文涉及的项目，包括项目建设时间、建设背景、项目规模、开发周期及本人承担的主要职责。
说明项目面临的高并发需求，以及开展性能优化的原因，概括采用的整体优化思路和主要技术手段。
最后点明论文的论述结构，即围绕高并发性能优化，从项目实践、关键技术和问题解决三个方面展开论述。
介绍项目的建设原因、业务目标、服务对象及业务场景，说明系统为什么存在高并发访...
说明： 本文根据网友回忆整理，题目顺序及部分题干可能存在偏差，部分小问和原始材料缺失。答案为个人整理的参考答案，仅供学习交流，请以官方发布的信息为准。
阅读以下关于面向质量属性的软件架构设计的叙述，回答问题1和问题2。
某公司拟开发一个基于大语言模型的智能系统，该系统将通过多个大语言模型来协作处理用户提交的任务请求，任务求解过程的状态数据将被记录在任务板中，各个大语言模型根据任务板上任务的实时求解状态，来确定它们当前是否需要被调用以进一步处理该任务，并在处理完成之后将任务的最新状态更新到任务板上。
基于该系统的开发任务，公司召开项...
说明： 本文根据网友回忆整理，题目顺序及部分题干可能存在偏差，部分小问和原始材料缺失。答案为个人整理的参考答案，仅供学习交流，请以官方发布的信息为准。
某公司拟开发一个智慧养老家居系统。该系统应面向居家养老场景设计，旨在为老年人提供安全、舒适、便捷的生活环境。基于项目需求，张工提出该系统是典型的物联网系统，应采用分层架构设计；李工针对数据处理需求，提出在边缘网关层更适合采用时间序列数据库。
题目：
请用300字以内的文字说明什么是时间序列数据，并说明该系统在边...
这是「把自己部署到互联网上」系列的第 45 篇，也是最后一篇。
写到这一篇，这个系列正式收官，感谢各位看官一路走到了这里。
从第一篇《2026年了，程序员还有必要搭建个人博客吗？》开始，我一直围绕这个主题展开：把自己部署到互联网上。
猛一看，这句话有点虚，更像一个方向。
直到我更新完整个系列以后，它变得具体了，没有做一个漂亮的个人官网，也没有用几句华丽的词藻包装自己。
刚开始从一台服务器、一个域名、一次备案、一次部署、一个博客、一篇文章开始，把自己真实做过的事情，一点点记录下来，整理成别人能看懂、能访问、能验证的入口。
整个阶段的干货是博客项目搭建的过程。
服务器、域名、备案、安全、...
这是「把自己部署到互联网上」系列的第 44 篇。
写到这一篇，整个系列已经接近尾声。
从第一篇《2026年了，程序员还有必要搭建个人博客吗？》开始，
我一路写了服务器、域名、备案、安全、Docker、Nginx、HTTPS、对象存储、个人博客上线，再到后面的 Astro 选型、首页设计、作品集整理和 AI 辅助搭建作品站。
从单篇文章看，这些内容像是一篇篇技术笔记；
连起来看，它们完成的是一条路径：
从 0 到 1 搭建个人博客，再把博客、文章、项目整理成一个轻量个人品牌入口。
这篇不再聊技术了，做一次阶段复盘。
回头看这一阶段走到了哪里，完成了哪些事，最关键的问题是什么，以及这套流...
这是「把自己部署到互联网上」系列的第 43 篇。
之前写过几篇关于个人网站的文章，聊过程序员为什么要做个人首页，也聊过作品站应该放些什么内容。这次不再聊这些理论了，直接说说我自己的个人主页，名称《楸木工坊》。
名称：楸木工坊
链接：aicultiv.com
做这个网站的想法其实很简单。我平时写写博客，也会做一些 AI 应用和其他技术项目。时间长了，东西越来越多，但它们分散在不同的地方。
如果有人想了解我做过什么项目，可能要先看博客，再翻公众号文章，想了解具体实现还得去找代码。我自己整理起来也不太方便。
所以，我做了一个统一的入口，把这些东西放在一起，方便用户查看。