不依赖框架从零手写ReAct核心循环。拆解三种输出解析策略失败率对比（JSON23%vs正则4%）、四层停止条件、工具描述质量5倍差异实测。50行代码跑通。
几十行 Python 实现 Agent 安全沙箱：命令白名单、目录隔离、危险操作审批。搭配 LLM 实现安全的自主 Agent。
从零开发命令行 AI 翻译工具：Python + Click CLI + LLM API，支持单句翻译、文件翻译、交互模式、批量翻译，翻译十万字成本不到 1 元。
LLM API 成本控制四步法：加缓存省 30%、截断上下文省 30%、多模型路由省 50%、压缩 System Prompt 省 10%。附优化前后对比和 Python 代码。
2026 年 GitHub 上最值得关注的 AI 开源项目：vLLM、Ollama、LangChain、CrewAI、Dify 等，附推荐技术栈组合。
Prompt 注入攻击原理和 AI 应用的安全防护方案
从零构建一个完整的 AI Agent 系统：工具定义与注册机制、Function Calling 实现、Think-Act-Observe 多步循环、错误处理与容错，以及 Agent 与 Chat/RAG 模式的融合。
从零构建一个完整的 RAG 系统：文档解析与 Chunk 切分策略、Embedding 与向量存储、Query 改写与混合检索、Re-rank 重排序、完整 Pipeline 集成，附可运行的全套代码。
深入讲解 AI 应用多轮对话的核心技术：对话上下文管理与记忆机制、System Prompt 动态注入策略、Token 窗口截断算法、多轮对话状态保持，以及生产环境中的长对话优化方案。
深入讲解生产级 Prompt 工程的方法论：Prompt 原子组件设计、结构化模板模式、Few-shot 与 CoT 的最佳实践、Prompt 版本管理与 A/B 测试，以及基于 LangChain 的 Prompt Template 实现。
从项目初始化开始，一步步搭建一个完整的 AI 应用：FastAPI 项目骨架、LLM API 封装、流式响应、前端对话界面，以及生产部署的最佳实践。
半年 AI Agent 开发实战中遇到的 7 个真实坑，从 Tool Call 循环到上下文爆炸，每一个都是代码换来的教训。
系统化讲解 Prompt Engineering 的核心方法论：Prompt 原子组件（角色/指令/上下文/格式）、结构化 Prompt 设计模式、思维链与 Few-shot 的高级用法、Prompt 管理系统架构。
完整讲解 AI 模型从训练完成到生产部署的全流程：模型导出与格式转换（ONNX/TensorRT）、推理优化（FP16/INT8 量化）、推理服务框架选型（Triton/vLLM/SGLang）、性能压测与监控。
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