AI 总览

AI 相关内容按“理论、系统、应用工作流”三层组织。这样后续既能写模型原理，也能写训练推理工程和 Agent 实践，不会把所有内容都塞进同一个 AI 目录。

目录分工

• 理论原理：模型、算法、数学直觉、经典方法和适用边界。
• AI Infra：训练、推理、服务、优化、评测和可观测性。
• AI Agent：RAG、工具调用、MCP、记忆、上下文、多 Agent 和工程化评测。

写作原则

• 理论原理优先回答“为什么”：定义、公式、结构、假设和失效场景。
• AI Infra 优先回答“怎么跑”：数据、资源、吞吐、延迟、显存、稳定性和成本。
• AI Agent 优先回答“怎么完成任务”：工作流、工具、上下文、状态、评测和反馈闭环。

归档规则

• 模型结构和算法推导放到理论原理。
• 训练脚本、推理服务、部署优化、排障记录放到 AI Infra。
• RAG、MCP、工具调用、Agent 评测和产品化经验放到 AI Agent。
• 如果是通用语言、算法或工程工具，而不是 AI 专属问题，放到工程技术。