- 编程语言与基础开发工具：Python是主流开发语言，支持广泛的AI框架；C++用于高性能的核心模块；JavaScript/TypeScript用于构建Web端AI Agent接口；Rust/Go用于系统层和分布式部署，确保高并发和低延迟。
- 人工智能与机器学习技术：包括机器学习中的监督学习、无监督学习、半监督学习；深度学习框架TensorFlow、PyTorch，常见模型如Transformer、CNN、RNN/LSTM；强化学习算法Q-learning、Deep Q Network（DQN）、PPO等，框架有OpenAI Gym、Ray RLlib、Stable - Baselines3。
- 自然语言处理（NLP）：涉及文本预处理、嵌入技术、对话系统等，关键技术包括意图识别、命名实体识别、多轮对话管理、自然语言理解等。- 计算机视觉（CV）：如图像分类的ResNet、EfficientNet，目标检测的YOLO、Faster R - CNN，语义分割的UNet、DeepLab等模型，以及多模态模型CLIP、DALL - E等。
- 规划与搜索算法：经典搜索算法如A算法、Dijkstra，规划算法如蒙特卡洛树搜索（MCTS），元启发式算法如遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）等。
- 系统和分布式技术：容器化与微服务使用Docker、Kubernetes；分布式训练有Horovod、DeepSpeed；任务队列采用Celery或RabbitMQ；跨平台接口使用RESTful API或gRPC。
- 数据处理与存储：数据预处理使用Pandas、Matplotlib、Seaborn等；数据存储可选择NoSQL数据库如MongoDB、Cassandra，图数据库如Neo4j；数据流处理采用Apache Kafka、Apache Spark。
- 推理与部署：推理优化使用ONNX、TensorRT；部署工具包括FastAPI/Flask、Streamlit/Gradio等。
- 安全性与隐私保护：数据加密采用SSL/TLS、RSA，用户数据保护使用差分隐私，对抗攻击防御采用Adversarial Training等。
