2025年度必读：AI智能体、Python、大语言模型与前沿趋势盘点
又一年即将落幕，是时候回顾那些在过去一年中引发广泛关注与思考的精彩内容了。
2025年是充满变革与活力的一年。无论是数据科学、机器学习还是人工智能领域，都涌现出大量激动人心的进展与实践。为了记录这一年的丰硕成果，特此精选出那些在众多文章中脱颖而出、最能代表行业脉搏的年度必读佳作。这份清单涵盖了从新兴工具到经典技能的广泛主题，反映了从业者多元化的关注焦点。
每年，总有一系列新鲜、强大的工具成为实践者关注的焦点。继2023年的大语言模型和2024年的检索增强生成之后，2025年无疑可以被称作“AI智能体之年”，与之相伴的还有模型上下文协议和情境工程等互补性框架的兴起。
除了智能体领域，Python作为核心编程语言的地位依然稳固。同时，如何在竞争激烈的就业市场中保持技能的前沿性，也成为作者和读者共同关注的焦点。
AI智能体：年度核心主题
虽然智能体AI并非今年才出现，但其影响力和主流地位在2025年呈指数级增长。以下是关于这一年度标志性技术的热门文章。
如何设计首个AI智能体
2025年，所有与AI相关的工作者都希望了解智能体是什么，以及如何利用其能力。Fabiana Clemente的这篇热门教程以清晰、可操作的指南回应了这一需求，其方法可根据具体情境和用例进行定制。
开发者构建可扩展AI指南：工作流与智能体之辨
Hailey Quach的深度解析，详细阐述了自主智能体与编排工作流之间的权衡，以及在何种场景下智能体是更合适的选择。
LangGraph入门：构建深度研究智能体
正如Shuai Guo所言，“构建在实践中真正有效的LLM智能体并非易事”——这也解释了为何这样一篇易于上手的指南能引起众多读者的共鸣。
智能体AI：单智能体与多智能体系统
AI智能体有多种类型，可用于完成广泛的任务。Ida Silfverskiöld聚焦于一个需要特别注意的关键区别。
从零构建AI智能体：单智能体篇
仅使用Python和Ollama，Mauro Di Pietro分享了去年最出色的实践教程之一，展示了如何构建一个功能性的智能体。
必备技能、职业发展与前沿趋势
从最新引发热议的概念，到帮助数据与机器学习从业者在充满挑战的就业环境中保持竞争力的长青领域，顶尖作者们覆盖了令人印象深刻的话题范围。
如何成为机器学习工程师（分步指南）
2025年阅读量最高的文章，提供了一份成为机器学习工程师的一站式指南。
如何在机器学习竞赛中赢得一万美元：完整策略揭秘
关于特征选择、阈值优化和神经网络架构的完整指南，专为机器学习竞赛设计。
数据科学项目中的高级提示工程
在Sara热门系列的第二部分中，可以学习到关于特征工程、建模和评估的提示工程技巧。
RAG过时了吗？智能体AI中情境工程与语义层的崛起
探讨检索增强生成如何从静态管道演变为受治理的、情境感知的系统，从而使AI更具可解释性、可信度和可扩展性。
模型上下文协议教程：六步构建首个MCP服务器
逐步指导如何开发一个自定义的代码转图表MCP服务器。
Python：历久弥新
趋势和流行语来来去去，但使用Python编码的能力一如既往地重要。以下是过去一年中关于Python的热门文章。
使用Python和Taipy构建现代化仪表板
来自一位发表过许多热门Python文章的作者，本指南介绍了如何构建前端数据应用。
如何用五行代码将LLM成本降低90%
当简洁的代码隐藏着低效：从修复几行代码并节省90% LLM成本中学到的经验。
用Python实现咖啡机
一份适合初学者的分步指南，教你编写一个咖啡制作程序，并在此过程中学习条件语句、循环和Python字典。
