深入探讨AI Agent从关键技术到开发实践的全面演进

 本体论与大模型技术的学习

 “Vibe Coding” ——一种基于大语言模型（LLMs）的新型软件工程范式。

大语言模型是一种基于海量数据训练的、能够深刻理解并生成人类语言的人工智能系统，它通过捕捉语言中的复杂统计规律，实现对话、创作、推理等多种任务。

 Context Engineering (上下文工程) 是近期AI领域的一个新概念

 了解大模型应用是如何工作的，大语言模型LLM原理

 MCP （Model Context Protocol，模型上下文协议）定义了应用程序和 AI 模型之间交换上下文信息的方式。

 如何通过“提示词工程”和“上下文工程”与AI高效沟通，从而写出更自然、更具个人风格的内容

 AI究竟如何“改造”PID？这种结合能解决哪些工业痛点？又在哪些场景已经落地见效？以及未来还有哪些突破方向？

 DeepSeek MoE（Mixture of Experts，混合专家模型）是深度求索（DeepSeek）推出的一种高效的大语言模型架构。它基于 MoE（混合专家） 技术，旨在通过动态激活部分神经网络参数来提升模型的计算效率，同时保持强大的性能。

 自动驾驶、智能驾驶

 学习知识图谱与数据库的关系，以及如何基于大模型构建知识图谱

 AI Agent 是一个能够感知环境、做出决策并采取行动以实现特定目标的智能系统。在大语言模型时代，AI Agent 通过整合 LLM 的语言理解能力、外部工具调用能力和环境交互能力，成为能够自主完成复杂任务的智能代理。

 了解MCP的本质、价值、使用与开发