生成式人工智能和大型语言模型（LLM）正在彻底改变我们编写软件、构建系统以及与机器交互的方式。随着我们步入 2026 年，这不再仅仅是关于“聊天机器人”，而是关于构建能够感知、推理和行动的智能系统。从支持复杂的对话代理到自动化创意和分析任务，这些技术代表了现代人工智能的最前沿。在这篇文章中，我们将深入探讨这些核心概念，并结合最新的工程化实践，为你准备好应对未来的技术挑战。
1. 什么是生成式 AI，其架构是如何工作的？
生成式 AI (Gen AI) 指的是一类可以创建新数据（如文本、图像、音频或代码）的人工智能模型，而不仅仅是分析现有数据。这些模型从海量数据集中学习模式和结构，然后利用这些知识生成模仿人类创作内容的输出。
核心能力：
- 可以生成逼真且富有创意的内容，如图像、文本和音乐。
- 通过无监督或自监督学习进行训练。
- 使用深度学习架构，如 Transformer、GAN 和扩散模型。
生成式 AI 的底层架构：
- 编码器： 将输入数据转换为低维的潜在表示（用于 VAE、RAG 系统中的嵌入模型）。
- 解码器： 从潜在表示重构或生成新数据（如 GPT 系列的自回归生成）。
- 生成器与判别器： 在 GAN 中，生成器创建合成数据，而判别器评估其真实性。
- Transformer 层： 在 LLM 中，自注意力层处理并理解数据中的长距离依赖关系。
- 训练数据： 使用大规模、多样化的数据集来学习模式和关系。
示例： 在像 GPT 这样的大型语言模型中，其架构基于 Decoder-only Transformer。这些模型利用自注意力机制来理解上下文，从而能够预测下一个单词并生成连贯的文本。在我们最近的工程实践中，理解这种架构对于优化推理速度至关重要。
2. 传统 AI 和生成式 AI 有什么区别？
传统 AI
—
专注于分析现有数据，识别模式，并根据预定义逻辑或学习的模式做出预测或决策。
旨在分析数据并辅助决策或自动化特定任务。
预测性或分析性输出（例如：分类、推荐）。
利用数据训练模型以做出准确预测。
垃圾邮件检测、信用评分、医疗诊断。
机器学习算法、决策树、回归模型、基于规则的系统。
特定任务且由规则驱动。
3. 生成式 AI 与代理式 AI 有何不同？
随着 2026 年的临近，我们注意到行业焦点正从单纯的“生成”向“代理”转移。
生成式 AI (GenAI)
—
专注于通过从现有数据中学习来创建新内容，如文本、图像、视频或代码。
根据学习到的数据模式生成创意输出。
内容创作和创意生成。
基于用户的提示或输入工作（被动）。
大型语言模型、扩散模型、GAN。
ChatGPT (用于文本), DALL·E (用于图像)。
静态（产生内容）。
高 —— 依赖用户输入和指令。
4. 什么是 AI 中的编码器-解码器模型？
编码器-解码器模型 是序列到序列任务（如机器翻译、文本摘要和图像描述）中常用的一种架构。虽然现代 LLM 更多采用 Decoder-only 架构，但在特定任务（如翻译、语义向量检索）中，编码器-解码器结构依然重要。
它由两个主要部分组成——处理输入的编码器和生成输出的解码器。
1. 编码器：
- 接收输入数据（如句子）并将其转换为固定长度的向量或潜在表示。
- 该向量捕获整个输入序列的含义和上下文。
- 在 Transformer 等模型中，编码器使用自注意力机制来理解输入词与句子中其他词的关系。
2. 解码器：
- 接收编码器的输出（上下文向量）并逐步生成输出序列。
- 在训练期间，它通常使用“教师强迫”；在推理期间，它使用自己之前的预测来生成后续内容。
5. 2026 前沿：构建智能代理与 Agentic AI 工作流
我们在面试中发现，越来越多的考官开始关注如何将 LLM 从“聊天机器人”升级为“智能代理”。这就是 Agentic AI 的核心。在 2026 年，一个优秀的 AI 工程师不仅要懂得如何调用 API，更要懂得如何设计 Agent 的“大脑”和“手脚”。
核心概念：ReAct (Reasoning + Acting)
最流行的 Agent 模式是 ReAct。它让 LLM 在执行动作之前先进行推理（思考），然后观察动作的结果，如此循环。
让我们来看一个实际的例子，使用 Python 原生方式模拟一个简单的 ReAct 循环，这比直接使用库更利于理解原理：
import re
import json
# 模拟一个简单的 LLM 调用（实际项目中你会调用 OpenAI 或 Claude API）
def mock_llm_call(prompt):
"""模拟 LLM 的思考和决策过程"""
if "搜索" in prompt:
return "Thought: 我需要查找当前天气。
Action: search[北京天气]"
elif "Result: 北京今天晴，25度" in prompt:
return "Thought: 我已经获得了天气信息。
Action: finish[今天北京晴，气温25度]"
else:
return "Thought: 我不知道。
Action: finish[抱歉，我无法回答。]"
# 模拟工具执行
def run_tool(action_name, action_input):
if action_name == "search":
# 模拟搜索工具返回
return "Result: 北京今天晴，25度"
return "Error: Unknown tool"
def agent_loop(query):
"""Agentic AI 的核心循环"""
print(f"User Query: {query}")
# 初始提示词
prompt = f"User Question: {query}"
max_iterations = 5
for i in range(max_iterations):
# 1. 让 LLM 进行推理和决策
response = mock_llm_call(prompt)
print(f"LLM Output:
{response}
")
# 2. 解析 LLM 的输出，提取思考和动作
# 注意：在生产环境中，你需要更健壮的解析逻辑或使用 Pydantic
thought_match = re.search(r"Thought: (.*)", response)
action_match = re.search(r"Action: (.*)\[(.*)\]", response)
if not action_match:
break
action_name = action_match.group(1)
action_input = action_match.group(2)
# 3. 检查是否结束
if action_name == "finish":
print(f"Final Answer: {action_input}")
break
# 4. 执行工具并获取观察结果
observation = run_tool(action_name, action_input)
print(f"Observation: {observation}
")
# 5. 将观察结果加入上下文，进入下一轮循环
prompt += f"
{response}
{observation}"
# 运行代理
agent_loop("今天北京天气怎么样？")
我们的实践经验：
你可能已经注意到，构建 Agent 最大的挑战在于“循环控制”和“错误处理”。在生产环境中，LLM 可能会输出格式错误的 Action，导致解析失败。我们通常引入 Pydantic 来强制结构化输出，或者使用像 LangGraph 这样的框架来管理复杂的流转状态和容灾逻辑。
6. 现代开发范式：Vibe Coding 与 AI 辅助工程
到了 2026 年，编写代码的方式发生了根本性的变化。我们称之为 "Vibe Coding"（氛围编程）。这不仅仅是使用 GitHub Copilot 进行补全，而是让 AI 成为一个拥有完整上下文的结对编程伙伴。
我们推荐的工作流程：
- 从自然语言出发: 我们不再直接编写空白的 Python 文件。我们首先在 IDE（如 Cursor 或 Windsurf）中写一段详细的注释，描述我们想要实现的功能。
- 迭代式生成: 让 AI 生成初始框架。然后，作为专家的你，开始审查代码。
- 上下文感知: 现代 AI IDE 能够理解你的整个代码库。当你想修改一个函数时，AI 会自动考虑到该函数在哪些地方被调用，从而避免引入 Bug。
LLM 驱动的调试实战：
假设我们在开发一个 RAG（检索增强生成）系统，遇到了向量检索精度不高的问题。以前我们需要手动打印日志，现在我们可以直接把错误日志丢给 AI。
让我们看一个常见的陷阱：混合检索。
from typing import List, Tuple
import numpy as np
# 模拟余弦相似度计算
def cosine_similarity(vec1, vec2):
return np.dot(vec1, vec2) / (np.linalg.norm(vec1) * np.linalg.norm(vec2))
def hybrid_search(
query_dense_vector: np.ndarray,
query_keywords: List[str],
documents: List[dict],
alpha: float = 0.5
) -> List[Tuple[str, float]]:
"""
混合检索：结合语义搜索（向量）和关键词搜索（BM25/TF-IDF）
这是解决特定领域检索效果不佳的黄金标准。
"""
scores = []
for doc in documents:
# 1. 语义相似度分数 (假设已归一化)
dense_score = cosine_similarity(query_dense_vector, doc[‘embedding‘])
# 2. 关键词匹配分数 (简化版 BM25 逻辑)
keyword_score = 0
for kw in query_keywords:
if kw in doc[‘text‘]:
keyword_score += 1
# 归一化关键词分数 (简单处理)
keyword_score = min(keyword_score / len(query_keywords), 1.0)
# 3. 加权融合 - RRF (Reciprocal Rank Fusion) 是更高级的选择，但加权平均更易理解
final_score = (alpha * dense_score) + ((1 - alpha) * keyword_score)
scores.append((doc[‘id‘], final_score))
# 按分数降序排列
return sorted(scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)
# 示例数据
query_vec = np.random.rand(384) # 假设是 sentence-transformers 的维度
query_words = ["机器学习", "算法"]
docs = [
{‘id‘: ‘1‘, ‘text‘: ‘我们讨论了机器学习的最新算法。‘, ‘embedding‘: np.random.rand(384)},
{‘id‘: ‘2‘, ‘text‘: ‘今天天气真好，适合去公园。‘, ‘embedding‘: np.random.rand(384)}
]
# 在实际项目中，我们可能会动态调整 alpha
# 如果关键词很重要（如特定错误代码），我们可以降低 alpha
results = hybrid_search(query_vec, query_words, docs, alpha=0.7)
print(f"检索结果: {results}")
面试视角的关键点：
你可以看到，在这个例子中，我们没有盲目依赖 LLM 的语义理解。当用户搜索特定的错误代码（如 Error 5003）时，纯粹的向量搜索可能会失败，因为数字的语义不够强。通过加入关键词匹配，我们可以构建一个更鲁棒的系统。这种“向量+关键词”的混合思路是 2026 年 RAG 系统的标准配置。
7. 生产级系统的最佳实践与性能优化
最后，让我们聊聊在生产环境中部署这些系统时，我们容易踩的坑。这往往是面试中的“加分项”。
1. 幻觉的抑制：
我们永远不能完全消除幻觉，但可以通过 COT (Chain of Thought) 提示词工程来抑制。或者，在关键任务中，要求模型在回答时引用来源（如 RAG 中的文档 ID），如果无法引用则拒绝回答。
2. 成本与延迟的权衡：
在我们最近的一个项目中，我们面临 API 调用成本过高的问题。我们的解决方案是：大小模型协同。
- 使用昂贵的大模型（如 GPT-4o 或 Claude 3.5 Sonnet）进行复杂的推理和规划。
- 使用廉价的小模型（如 Llama-3-8B 或 GPT-4o-mini）进行简单的文本提取、摘要或格式化。
3. 可观测性：
传统的日志记录不够用。我们需要监控 LLM 的 Token 消耗、延迟 以及 回答的相关性。我们通常会集成 LangSmith 或 Arize 等工具来追踪每一次 Agent 的思考路径。
8. 边缘计算与 AI 原生应用
2026 年的另一个重要趋势是将计算推向边缘。不再所有的数据都需要发送到云端。
WebLLM 与 WebGPU：
我们可以在浏览器中直接运行 LLM。这意味着我们可以构建完全隐私的应用——用户的语音转文字、敏感文档分析都在本地完成。
// 这是一个概念性的 WebLLM 使用示例
import * as webllm from "@mlc-ai/web-llm";
async function main() {
// 1. 选择一个量化后的轻量级模型
const selectedModel = "Llama-3-8B-Instruct-q4f16_1-MLC";
// 2. 初始化引擎，完全在浏览器线程中运行
const engine = new webllm.MLCEngine();
engine.setInitProgressCallback((report) => {
console.log("正在加载模型...", report.text);
});
await engine.reload(selectedModel);
// 3. 本地推理
const messages = [{ role: "user", content: "解释一下量子纠缠是什么？" }];
const reply = await engine.chat.completions.create({ messages });
console.log("本地生成的回答:", reply.choices[0].message.content);
// 这一过程不需要任何 API Key，且数据不离设备
}
我们的建议：
如果你的应用涉及高度敏感数据（如医疗记录、财务合同），或者你需要极致的低延迟，边缘 AI 是你必须准备的答案。这展示了你不仅了解 API，还理解了底层模型推理和 WebAssembly/WebGPU 等现代技术栈。
希望这篇文章能帮助你不仅通过面试，更能成为一名合格的 2026 年 AI 工程师。让我们一起在代码与智能的交汇处探索未来。