揭秘AI NAS的七层架构：智能存储设备的核心构造解析
智能存储设备需兼顾三大核心任务：数据保存、人工智能运算以及服务输出。这三大任务的底层技术截然不同，却必须实现完美配合。传统的网络存储仅包含存储与应用两个层级。但智能设备不同——推理引擎依赖硬件加速、大模型要求沙箱隔离、智能体需要工具链支持、应用还需远程连接。能力每扩充一项，架构的抽象层级便随之增加。由此，便诞生了以下七个层级：🔩 L1 · 硬件基础层 (HAL)核心要素：Linux内核 + NPU驱动 + GPU驱动 + 设备树。主要任务：集中管控CPU、GPU、NPU、VPU等异构算力模块，提供规范化的
一文看透AI系统的七层架构
一、通过一张图掌握AI系统的七层架构近期，抖音博主@Aki聊AI分享的这张图引起了广泛关注。该图采用金字塔结构，将繁杂的AI技术栈拆分为七层，从底层的Token延伸至顶层的Skills，每一层级都拥有明确的界定与边界。尤为关键的是，此图厘清了众多人的疑惑：诸如AI Agent、MCP、提示词工程及上下文记忆等概念之间究竟有何联系？今日，我们将深入剖析这张"AI系统七层架构全景图"，探究各层背后的技术逻辑与商业机遇。AI系统七层架构全景 ⑦ Skills（技能/经验库）—— 可复用的能力与经