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本文剖析智能体的演进历程，从传统基于模型与效用的控制架构，到大语言模型（LLM）驱动的认知的新范式。阐述了Agent从“显式规则”到“隐式推理”的核心转变。

深度解析AI Agent概念与发展，从强化学习Agent到基于大语言模型的智能代理系统。探讨Agent自主程度分级、工作流设计模式，以及Agent与强化学习的关系思考。

Transformer架构核心解析：Encoder-Decoder结构、多头自注意力机制、前馈网络详解。深入理解残差连接、层归一化，掌握现代NLP基础。

PyTorch深度学习框架核心知识：Tensor存储机制、view与reshape区别、内存管理优化。掌握框架底层原理的实用指南。

深度学习核心概念详解：反向传播算法推导、梯度消失问题解决、激活函数选择。神经网络基础理论与数学原理全面解析。

Python高级编程技巧全解析：生成器原理与应用、装饰器设计模式、标准库深度使用。提升代码效率，掌握内存优化与函数式编程精髓。

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