深度技术文章和行业分析
面向 2026 年的 AI 技术趋势梳理：大模型从对话走向智能体（Agent）、推理模型常态化、多模态与视频生成、小模型与端侧部署、RAG 与知识库工程化，以及企业落地的真实挑战。
面向 2026 年的 LLM 应用开发最佳实践：架构分层、上下文与记忆管理、模型分级与提示词缓存、工具调用与 MCP、Agent 设计、安全合规与评估。
机器学习项目工程化最佳实践：数据版本、实验管理、模型评估、部署运维、监控漂移，并补充 2026 年大模型应用的 LLMOps 工程化要点。