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把智能体这条线最值得继续深入的官方资料集中起来，重点覆盖 agent 设计、handoff、观测、评估和生产落地。

围绕资料分层、检索、RAG、上下文装配和知识评估，把知识工程这条线的官方入口集中起来。

围绕风险地图、权限边界、审计、红队、监控和组织落地，把 AI 治理最值得持续看的官方资料集中起来。

这是一条给已经走完主系列的人准备的更高阶路线，重点放在后训练、分布式训练、推理优化、Agent 协议和前沿研究。

这是一套面向嵌入式工程师的 AI 与大模型进阶主线总目录，覆盖模型原理、AI使用控制、智能体、知识工程、治理与架构表达。

从嵌入式工程师的底层能力出发，先把大模型和架构的总地图搭起来，再决定先学什么、后学什么。

用三本免费/开放材料把深度学习的数学直觉、优化过程和网络结构补齐，为后面的 LLM 打好地基。

把 token、embedding、attention、上下文窗口和 KV Cache 讲成工程师能抓住的系统流程。

把预训练、指令微调、LoRA、量化、评估和安全串起来，理解模型是怎么被做出来、改出来的。

把 Prompt、RAG、Agent、工具调用和结构化输出整理成可落地的应用工程方法。