开源 · CC BY-SA 4.0 · 每日更新 · AI 辅助编撰
《AI 工程》
从 LLM 原理到生产级 Agent —— 基于 4,000+ 篇一手文章系统编撰的开源读物
覆盖 LLM、Agent、Harness、MCP、RAG、安全、训练与推理全栈；每个条目均溯源一手原文并标注难度，可按学习路径循序渐进。
1,724编撰条目
20 章 · 5 篇全书结构
4,584一手原文
★ × 5难度分级
🔥 “老东西，终于肯把《AI 工程·焚诀》交出来了！”
这是一部会自进化的功法秘卷：每日自动收录新文、炼去糟粕，按四阶递进 —— 黄阶 · 入门筑基 → 玄阶 · 构建应用 → 地阶 · 参透架构 → 天阶 · 问道前沿；炼至大成，即可亲手炼制生产级 Agent。
入门篇从零理解 AI
任何人
Ch01489 篇
AI 与 LLM 基础
理解大语言模型的内部机制：从 Token 到 Transformer，从预训练到推理
⭐ 57 · ⭐⭐ 47 · ⭐⭐⭐ 241 · ⭐⭐⭐⭐ 100 · ⭐⭐⭐⭐⭐ 44
- ⭐**一、关于 Kollab**
- ⭐Linux Foundation and Industry Leaders Launch Akrites to Defend Critical Open Source Software Against AI-Enabled Cyber Threats
- ⭐用 LiteLLM WebSearch Interception 集成 AWS 托管的 Amazon Bedrock AgentCore Web Search 能力
Ch0227 篇
提示词工程与上下文工程
与 AI 高效对话的科学与艺术：Prompt、CoT、Context Engineering
⭐ 4 · ⭐⭐ 2 · ⭐⭐⭐ 11 · ⭐⭐⭐⭐ 6 · ⭐⭐⭐⭐⭐ 4
- ⭐NetCanvas：用「可交互视觉拓扑」给运维 Agent 造一张外部工作记忆
- ⭐Hermes Agent 自进化机制源码解析
- ⭐Claude Code Prompt 与上下文 Harness 设计
Ch0360 篇
AI 工具与产品全景
2024-2026 AI 工具生态：从 IDE 到 Agent 平台
⭐ 2 · ⭐⭐ 6 · ⭐⭐⭐ 32 · ⭐⭐⭐⭐ 15 · ⭐⭐⭐⭐⭐ 5
- ⭐Harness Engineering 详解：如何将 AI Coding 率提升至 90%
- ⭐Data Projects
- ⭐⭐别为了用龙虾而用龙虾一个技术管理者折腾三周唯一留下的场景却是这个
工程师篇构建 AI 应用
有编程基础
Ch04406 篇
Agent 核心架构
什么是 Agent？从 ReAct 到 Agentic Engineering 的范式跃迁
⭐ 17 · ⭐⭐ 35 · ⭐⭐⭐ 170 · ⭐⭐⭐⭐ 128 · ⭐⭐⭐⭐⭐ 56
- ⭐Introducing OS Level Actions in Amazon Bedrock AgentCore Browser
- ⭐Amazon Quick 飞书SSO对接指南
- ⭐Karpathy 最新访谈：从 Vibe Coding 到 Agentic Engineering
Ch05108 篇
Harness 工程
给 Agent 装上骨架：Loop、Workflow、Dynamic Orchestration
⭐ 10 · ⭐⭐ 11 · ⭐⭐⭐ 33 · ⭐⭐⭐⭐ 36 · ⭐⭐⭐⭐⭐ 18
- ⭐Distilling Agentic Systems：Agent 蒸馏系统级综述（模型 / 可复用资源 / Harness 三条主线）
- ⭐深入理解 Claude Code 源码中的 Agent Harness 构建之道
- ⭐深入浅出 Harness Engineering 之核心模式与理念
Ch0642 篇
记忆与上下文管理
Agent 的大脑：短期/长期/工作记忆的分层架构
⭐ 2 · ⭐⭐ 2 · ⭐⭐⭐ 16 · ⭐⭐⭐⭐ 12 · ⭐⭐⭐⭐⭐ 10
- ⭐从 Claude Code 记忆系统看四层 Agent 记忆方案，一个比一个夯
- ⭐Claude Code Agent Memory Systems — L0~L3 四层记忆方案
- ⭐⭐ChatGPT默认模型大升级，GPT-5.5 Instant正式上线：新增记忆来源功能
Ch0761 篇
技能、工具与 MCP
Agent 的手脚：Skill 系统、MCP 协议、Tool Use
⭐ 2 · ⭐⭐ 7 · ⭐⭐⭐ 18 · ⭐⭐⭐⭐ 19 · ⭐⭐⭐⭐⭐ 15
- ⭐重新定义Skill开发：保姆级教程&一站式开发助手发布
- ⭐Building and connecting a production-ready ecommerce MCP server using Amazon Bedrock AgentCore and Mistral AI Studio
- ⭐⭐电商 AI 操作系统崛起：从「工具人」到「All in One」+ 行业 KnowHow Skill 化 + 5 巨头 Headless 布局
Ch0826 篇
多 Agent 协作
从单兵到团队：编排、通信、治理
⭐ 2 · ⭐⭐ 2 · ⭐⭐⭐ 11 · ⭐⭐⭐⭐ 9 · ⭐⭐⭐⭐⭐ 2
- ⭐龙虾装上了，可以用来干啥？分享下我的 OpenClaw 多智能体团队搭建经验！
- ⭐构建基于多智能体架构的深度思考交易系统
- ⭐⭐Graph Engineering：从单循环到多节点编排
Ch09110 篇
AI 编程与代码生成
最成熟的 Agent 品类：Claude Code、OpenClaw、Codex 深度拆解
⭐ 7 · ⭐⭐ 10 · ⭐⭐⭐ 41 · ⭐⭐⭐⭐ 35 · ⭐⭐⭐⭐⭐ 17
- ⭐Claude Code 团队的代码审查流水线：当 agent 写 90% 的代码
- ⭐Claude Code 大型代码库最佳实践 — Anthropic 企业级部署指南
- ⭐Harness Engineering - 让 Coding Agent 可靠完成长程任务
Ch1024 篇
RAG 与知识检索
让 Agent 拥有外部知识：从向量检索到知识图谱
⭐⭐ 2 · ⭐⭐⭐ 9 · ⭐⭐⭐⭐ 11 · ⭐⭐⭐⭐⭐ 2
- ⭐⭐【实践教程】真实AI客服落地全流程：意图识别、混合检索到数据飞轮
- ⭐⭐Google出手统一全模态检索：Gemini Embedding 2把文本、图片、音频和视频压进同一向量空间
- ⭐⭐⭐Nvidia Multimodal RAG Knowledge Systems
专家篇深入系统架构
有ML基础
Ch11182 篇
云基础设施与部署
Agent 上生产：Bedrock AgentCore、沙箱、多租户
⭐ 10 · ⭐⭐ 17 · ⭐⭐⭐ 92 · ⭐⭐⭐⭐ 45 · ⭐⭐⭐⭐⭐ 18
- ⭐如何保护 EC2 实例存储（Instance Store）数据不丢失：场景分析与自动化防护实践
- ⭐AWS Glue 3.0 到 5.0 版本升级实践：中国区大规模 ETL 平台的迁移方法论
- ⭐如何轻量化的在亚马逊云科技中国区安全使用 Transfer Family SFTP
Ch1258 篇
安全与治理
Agent 权限越大，安全责任越重：凭据、审计、合规
⭐ 3 · ⭐⭐ 5 · ⭐⭐⭐ 26 · ⭐⭐⭐⭐ 19 · ⭐⭐⭐⭐⭐ 5
- ⭐Malware crew TeamPCP open-sources its Shai-Hulud worm on GitHub
- ⭐peerd: 浏览器原生的 AI Agent Harness
- ⭐Jane Street — 形式化方法与编程的未来
Ch1313 篇
MLOps 与评估
不能观测就不能改进：评估体系、基准测试、实验追踪
⭐⭐⭐ 2 · ⭐⭐⭐⭐ 7 · ⭐⭐⭐⭐⭐ 4
- ⭐⭐⭐CEOs’ top priorities for IT leaders today
- ⭐⭐⭐Discretizing Reward Models
- ⭐⭐⭐⭐Agent 评测方法论——美团图灵两年 BP 实践（人人一致/人机一致 + 桥梁指标 + 长程范式）
Ch1426 篇
数据工程
AI 的燃料：实时入湖、流处理、数据质量
⭐ 2 · ⭐⭐ 1 · ⭐⭐⭐ 18 · ⭐⭐⭐⭐ 4 · ⭐⭐⭐⭐⭐ 1
- ⭐使用 Amazon S3 Tables 优化数据湖：从Hudi 迁移到托管 Iceberg
- ⭐Amazon Quick: Accelerating the path from enterprise data to AI-powered decisions
- ⭐⭐构建 AI 时代的知识底座：直播数据 LLM Wiki 实践
科学家篇研究与创新
研究者
Ch1527 篇
训练与微调
打造专属模型：PPO → DPO → GRPO，合成数据，课程学习
⭐ 3 · ⭐⭐ 2 · ⭐⭐⭐ 14 · ⭐⭐⭐⭐ 3 · ⭐⭐⭐⭐⭐ 5
- ⭐2026 年面向 LLM 的 RL 方法总结：从 PPO 到 DPO 到 GRPO，再到多智能体 RL
- ⭐Predicting Risk in Content Launches
- ⭐多模态预训练物理：知识流、模态协同、早期统一与高效配方（arXiv 2608.05000）
Ch1614 篇
推理优化与架构
让模型跑得更快：投机解码、MoE、PD 分离、量化
⭐⭐ 2 · ⭐⭐⭐ 5 · ⭐⭐⭐⭐ 5 · ⭐⭐⭐⭐⭐ 2
- ⭐⭐Profiling in PyTorch (Part 2): From nn.Linear to a Fused MLP
- ⭐⭐Pytorch in Kernel Recsys Optimization
- ⭐⭐⭐GLM-5 Scaling 痛点与推理优化
Ch1720 篇
多模态与生成
Agent 的眼睛和耳朵：视觉、语音、视频理解与生成
⭐ 1 · ⭐⭐ 1 · ⭐⭐⭐ 15 · ⭐⭐⭐⭐ 3
- ⭐Mistral Shieldstral — Policy-Adaptive Multimodal Safety Classifier
- ⭐⭐SunFinance: Textract+Claude准确率90.8%的ID提取方案
- ⭐⭐⭐Pixelle-Video — 阿里国际 AIDC 开源的全自动视频生成 pipeline 装配工
Ch184 篇
机器人与具身智能
从数字到物理：强化学习、仿真、人形机器人
⭐⭐⭐ 3 · ⭐⭐⭐⭐ 1
- ⭐⭐⭐NVIDIA Isaac Lab + Amazon SageMaker AI：机器人强化学习训练基础设施（Humanoid RL Scale-up）
- ⭐⭐⭐Unitree's IPO Filing: The State of the Robotics Market
- ⭐⭐⭐蔚蓝BabyAlpha A3消费级机器狗
大师篇哲学、安全与未来
思考者
Ch1913 篇
前沿研究与理论
Scaling Law、涌现能力、世界模型、自我博弈
⭐⭐ 2 · ⭐⭐⭐ 4 · ⭐⭐⭐⭐ 5 · ⭐⭐⭐⭐⭐ 2
- ⭐⭐PoS：用显式信念状态识别并打破 Belief Trapping
- ⭐⭐The Complexity of Simplicity | Jim Nielsen's Notes
- ⭐⭐⭐世界模型的DeepSeek时刻！魔芯Flash World Model降本70%，跑出50FPS实时交互
Ch2014 篇
AI 哲学、安全与未来
超级智能、存在风险、AI 治理、人类命运
⭐⭐⭐ 7 · ⭐⭐⭐⭐ 5 · ⭐⭐⭐⭐⭐ 2
- ⭐⭐⭐James Cowling AI 时代工程哲学访谈（Dropbox 前首席工程师 / Convex CTO）
- ⭐⭐⭐Dario Amodei: AI 指数发展与政策制定的时序鸿沟
- ⭐⭐⭐GitLab employees are the latest to face layoffs limbo. Read the CEO's memo about restructuring 'openly.