📱端侧 LLM AI架构端侧小模型：什么时候真的该把 AI 放到设备上手机、PC、穿戴都在吹 NPU 和端侧大模型。端侧解决隐私、离线与延迟，但能力与迭代是硬伤。给出任务分流的判断方法。AI 专题 · 2026-08-24 · 约 3 分钟
🛡️AI架构 LLM 安全LLM 应用安全：提示注入不是段子，是生产事故提示注入、工具越权、上下文数据外泄——LLM 应用的攻击面比传统 Web 大得多。给出攻击面地图与分层防护清单。AI 专题 · 2026-08-12 · 约 3 分钟
🕸️Agent实战 项目拆解 AI架构Agent 框架深度拆解：编排能力、真实边界与部署坑以开源 Agent 框架为例做架构解剖：编排模型、工具调用、状态管理、CORS 与部署坑，以及企业改造的取舍。AI 专题 · 2026-05-30 · 约 3 分钟
🧾AI架构 LLM 成本AI 项目成本控制：账单失控的三个来源与工程解法AI 应用账单失控从来不是「用量大」，而是三个结构性问题：上下文膨胀、缓存缺失、模型滥用。逐条给出工程解法。成长体系 · 2026-03-18 · 约 3 分钟
⚙️LLM 私有化部署 vLLM私有化推理部署：vLLM 选型、算力评估与扩缩容什么时候必须私有化、什么时候调 API 更划算？算力怎么估、vLLM 怎么调、流量上来怎么扩——附完整判断表与踩坑。成长体系 · 2026-02-25 · 约 3 分钟
📡LLM AI架构 可观测性大模型应用可观测性：token、延迟与幻觉都要看得见AI 应用上线前先回答三个问题：每次调用花多少钱、慢在哪、答得对不对。把大模型当后端组件，可观测性就不能是黑盒。成长体系 · 2026-02-02 · 约 2 分钟
🔍RAG LLM AI架构RAG 系统从 POC 到生产：完整落地要点检索链路、召回缺陷、幻觉来源、降级与成本：为什么 80% 的知识库做不出可用效果，以及如何把它做到生产可用。成长体系 · 2025-09-24 · 约 3 分钟