智能体来了：2026AI元年，如何抓住时代机遇？
2026年，AI正跨越临界点：智能体从实验走向系统化应用，呈现三大演进——由工具升级为协作伙伴、领域专业化深化、多智能体分布式协同。人机关系、工作流程与交互范式随之重构。机遇不在技术速胜，而在理解复杂性、保持判断力、构建可持续共处能力。
AI Agent 职业路线全解析：从入门到专家的进阶指南
AI Agent正推动大模型从“聊天工具”升级为能感知、思考、规划与执行的智能系统。本文详解其与传统AI工程师的本质区别，梳理三大核心技能（思维设计、记忆构建、外部行动）及入门→架构师→领域专家的进阶路径，揭示其作为下一代人机交互与认知自动化核心的职业价值。（239字）
AI Agent 职业路线全解析：从入门到专家的能力图谱与进阶路径
大模型正从文本生成迈向AI Agent时代，核心范式由“预测下一个词”升级为“预测下一个动作”。AI Agent工程师聚焦自主闭环系统构建，需掌握推理框架、记忆设计、API集成与多智能体协作四大能力，职业路径覆盖应用层、系统层到专家层，是认知自动化与下一代软件工程的核心赛道。（239字）
AI Agent 职业路线：从工具使用者到智能体生态构建者
本文探讨AI Agent驱动的职场范式转移：从人机交互迈向人机协同。提出技术从业者三层角色（执行者、协作者、生态管理者），并系统阐述上下文工程、输出校验、智能体调优三大核心能力，以及单点应用→多体编排→生态治理的进阶路径。（239字）
让AI听懂“宫商角徵羽”：基于Qwen2-Audio的传统音乐语义解析系统实战
摘要：本文基于 LLaMA-Factory Online 平台，详细介绍了如何通过对 Qwen2-Audio-7B-Instruct 模型进行LoRA微调，构建一个具备传统音乐解析能力的智能音频交互系统。该系统不仅能够理解音乐调式、情感韵律，还深度融合了中国传统五声音阶特征，为音乐教育、文化传承、虚拟角色交互等场景提供了可落地的AI解决方案。
AI Agent 职业路线全解析：从入门到专家的进阶指南
大模型正进化为能自主感知、规划、执行的AI Agent。AI Agent工程师需掌握思维设计、记忆管理、工具调用等核心能力，职业路径分原型落地、企业级方案、领域专家三阶段，是人机交互升级与垂直领域溢价的长青赛道。（239字）
