决策记录¶
这里记录文档库的结构性决定，方便之后回看为什么这样组织。
2026-06-20¶
- 使用 MkDocs 记录学习过程中的重要内容。
- 保持文档内容干净，不预设具体主题方向。
2026-06-23¶
- README 只保留项目说明、本地运行和维护原则，不再重复维护完整学习路线。
- 站点首页作为唯一的主路线入口，负责按目标、阶段和常见问题分流。
- MkDocs 导航按学习阶段分组：总览、模型原理、应用与部署、Agent 工程、系统设计。
- 核心概念索引用于查词和分流，专题文档负责展开细节，避免每篇都重复解释同一组概念。
- 专题文档保持“一个主问题”原则：先说适用场景，再讲核心概念、工程判断、常见误区和下一步。
2026-06-23 菜单标题整理¶
- 左侧菜单使用短标题，正文页面保留完整标题。
- 分组名称加序号，帮助读者按学习阶段从上到下阅读。
- 菜单条目避免冒号、长副标题和重复的“入门 / 实现思路 / 学习路线”等后缀。
- 英文术语只在必要时保留，例如 Agent、Harness、Loop、Prompt、Multi-Agent。
2026-06-23 第一批缺口补齐¶
- 新增 RAG 工程实践，把分散在应用架构、参数调优和评测里的 RAG 内容收束成独立专题。
- 新增 模型选择与路由，补上多模型选择、fallback、成本和延迟权衡。
- 新增 LLM 应用生产化，补上上线后的网关、trace、eval、灰度、回滚和成本控制。
- 新增 MCP 工具协议，补上 Agent 外部工具和数据源连接协议的独立说明。
2026-06-23 Agent Runtime 专题¶
- 新增 Agent 项目开发实战，集中说明上下文裁剪、上下文压缩、Skills 接入、默认文件和命令工具、权限控制系统和沙箱系统。
- 该专题放在 Agent 入门之后，作为从概念理解进入 runtime 实现的桥接文档。
2026-06-26 推理优化案例¶
- 新增 Hy3 Preview 推理优化案例：从算子到系统，把腾讯混元 Hy3 Preview 推理优化文章整理成生产级推理系统案例。
- 该专题放在“模型原理 / 推理架构”之后，承接 KV Cache、MoE、量化、并行和硬件选型等基础概念，强调长上下文模型在真实 SLO 下需要算子、通信、缓存、调度和压缩协同优化。
2026-06-26 推理术语表¶
- 新增 大模型与推理优化术语表，长期维护大模型、推理优化、硬件 kernel、并行通信、缓存调度、量化稀疏和线上指标相关术语。
- 该文档放在“总览”分组，和核心概念索引分工：概念索引用于分流，术语表用于解释专业缩写和工程含义。
2026-07-16 Chat API 执行链专题¶
- 新增 OpenAI-compatible Chat API 执行链路，用单次本地请求串起 HTTP JSON、Chat Template、Tokenizer、Scheduler、Prefill、Decode、工具调用和 JSON / SSE 返回。
- 现有 API 入门继续负责公开接口和参数的整体认知；新专题聚焦兼容服务内部可观察、可复现的执行过程，避免把 nano-vllm 等开源实现误写成 OpenAI 托管服务的内部实现。
- 专题基于用户提供的博客文章重新组织，并使用 OpenAI、Transformers、vLLM 与 nano-vllm 的一手资料校正模型模板、批处理和 API / Engine 边界。
2026-07-29 Graph Engineering 专题¶
- 新增 Graph Engineering：从单 Agent Loop 到可治理的执行图，集中回答什么时候应该从单 Agent Loop 升级为 Graph，以及节点、边、状态、策略、检查点和恢复如何落地。
- 该专题放在 Loop 之后，作为单 Agent 运行控制与 Multi-Agent 系统设计之间的桥梁；现有 Agent 模式文档继续负责模式总览，避免重复展开。
- 专题根据用户提供的微信公众号文章重新组织，并用 Anthropic、LangGraph 和 Google ADK 官方资料核对 workflow pattern、多 Agent 成本、状态持久化和工作流边界。