你是否曾被这些术语轰炸得晕头转向：LLM、Prompt、Agent、RAG、Function Calling、Langchain、SKILL……如果感觉全都不认识，恭喜你，这篇文章正是为你准备的。我们将彻底揭开这些唬人概念的“底裤”，让你发现所谓“智能体”不过是由“不需要智能的部分”构成，而整个AI技术的演进，实则是一条从“绝对刚性”到“极度柔性”的清晰路径。第一章：混乱的起点——大语言模型（LLM）与对话一切始于最古老的语言模型。最初的语言模型堪称“智障”，但随着模型参数爆炸式增长，在某个临界点，它竟涌现出了智能。为了与之前的智障模型区分，我们在前面加了一个“大”字，于是便有了大语言模型（L...

leader让我用sql把数据更新一下，我正拿到账号密码登进数据库时，leader让我别操作了，估计是对实习生不放心，不过他让我看他操作，leader手速也是够快的，我看着他点了一下红色的按钮（清空表数据），正要说快回滚，leader就点到了commit上，就这么提交了，领导才反应过来，说了一声啊（数据没备份）

背景概述：为什么要写这个呢？虽然现在大模型很火，但对于我们工程同学来说，把大模型当一个黑盒用就好了。一开始我也是这么认为的。直到我在小红书做到了一个需求在小红书的时候有一个需求是优化组内一个 agent 项目的响应和结果优化，这个 agent 是一个复杂的商业助手，并不是说技术很难，但要分析的广告业务很复杂，有上千个指标，好几种场景，prompt非常长，如果输出的效果不好，是没有人愿意用的。用了很多优化手段，比如并发查数据等等。有一天这个项目的正职同学和我说，他和算法那边的同学交流，说可以把我们动态拼到 System prompt 的指标数据拼到用户的 query 里面，这样就可以利用模型的 ...