在技术语境下，两者的关系可以简单概括和区分为：Agent 是决策中心，Skills 是执行函数。
Agent (智能体): 一个具备推理（Reasoning）、规划（Planning）和记忆（Memory）能力的实体。它通过 ReAct（Reasoning and Acting）框架决定何时调用哪个 Skill。
Skills (技能/工具): 预定义的、具有明确输入/输出模式的原子化功能（API、数据库查询、本地脚本等）。
在人工智能技术快速发展的今天，Agent（智能代理）与 Skills（技能）的关系架构已成为构建复杂AI应用的核心范式。
LangChain作为当前最流行的开源框架，提供了预构建的agent架构和丰富的工具集成，让开发者能够快速构建适应性强的AI代理系统。
本文将深入探讨Agent与Skills的关系架构，基于Debian 12系统环境，从基础原理到实战部署一个图书馆借阅系统的简单案例来加深理解，提供完整的技术入门指南。
这是一个非常深刻且直击要害的商业落地问题。Text-to-SQL（或者说，更广义的 NL2SQL/Text2Analytics）下面我将从“为什么难”、“现有靠谱的思路”以及“技术选型”三个层面，系统地拆解这个问题。
——深度解析量化格式、尺寸差异与硬件适配策略（附 M3 Pro 实战指南）
个人常用办公终端设备型号：
小结：
- 💡 Apple 用户闭眼选 BF16：M3 Pro 芯片的 BF16 性能碾压 FP16，18GB 内存可流畅运行 30B 级模型
- ⚠️ INT4 是双刃剑：70B 模型塞进 36GB 内存的唯一方案，但精度损失高达 15%+
- 🔮 未来属于 FP8：NVIDIA H100 已支持，苹果 M4 或成转折点
它的核心特点是不需要训练价值函数，而是通过从同一问题的多个输出中计算平均奖励来替代这一过程，显著减少了内存和计算资源的消耗 。
简化版 GRPO 推理模型：
AI 时代，智能体本身的概率输出让软件走向不确定，或者说更个性。但这对企业级产品的准确率形成巨大挑战，怎么看待这种现状、机遇和商业风险？智能体和传统应用范式下在业务落地间角色和职能的划分和原则?
这是目前 AI 面临的核心问题，触及了 AI 原生时代企业软件架构、产品设计与组织协作的根本性变革和创业者的产品决策方向。
这个仓库是一个完整的类 ChatGPT 大语言模型（LLM）的全栈实现，采用单一、简洁、最小化、可定制、依赖轻量的代码库。nanochat 设计为通过像speedrun.sh这样的脚本在单个 8XH100 节点上运行，从开始到结束运行整个流程。这包括分词、预训练、微调、评估、推理以及通过简单 UI 提供 Web 服务，让你可以像使用 ChatGPT 一样与你自己的 LLM 对话。nanochat 将成为 Eureka Labs 正在开发的 LLM101n 课程的顶点项目。
nanochat 项目的主要文件及其用途：
在人工智能技术飞速发展的今天，Agent（智能代理）和Skill（技能模块）已成为构建下一代AI应用的核心架构。不同于传统的单一大模型调用，Agent架构通过将复杂的任务分解为多个可组合的技能模块，实现了更灵活、更可控、更专业的智能系统。
本文将深入浅出地解析Agent和Skill的技术原理，并通过国内两大主流模型千问（Qwen）和DeepSeek大模型的实际案例，展示如何构建一个完整的Agent系统，最后提供一份可落地的生产实践计划。
本文深入探讨Agent Skill技术架构，通过千问和DeepSeek大模型的实际案例，提供完整的技能实现方案，包含Python和Golang双版本代码，助你打造专业级AI智能体。
Agent Skill是AI智能体（Agent）执行特定任务的能力模块，它将大模型的基础能力转化为可复用、可组合的专业技能。在2026年的大模型技术生态中，Agent Skill已成为连接基础模型与实际应用的关键桥梁。
[Note]:
1 | cmake |
