本次智算系统开发与集成实践课程的学习，是一次面向产业场景与工程能力的深度锤炼过程，也让我在系统设计、模型协同与多组件集成等方面实现了从理解到掌握的能力跃升。课程围绕当前智算工程落地的核心技术路径展开，涵盖从模型部署、服务编排，到前后端联动的完整流程，构建了一个兼具理论深度与工程实践价值的知识体系。
课程设计紧扣产业前沿，既有底层技术细节的讲解，也有完整系统的实操演练，使我全面理解了“大模型不仅是能力中心，更是系统集成中的关键节点”这一核心命题。通过本次系统性学习，我逐步掌握了面向智算系统构建的两大关键能力路径：其一，是围绕模型能力展开的服务封装与接口标准化。在这一过程中，我学会了如何将大模型能力以API的形式集成进各类业务逻辑中，实现统一调用与快速部署；其二，则是系统协同效率的提升，包括前端用户交互优化、后端推理任务调度，以及中间件对性能与稳定性的保障。这种跨模块协同的能力构建，极大拓展了我对“智算+系统”融合模式的认知与应用想象。
在实践过程中，我尤为深刻地体会到智算GC与Agent技术的集成潜力。通过结合大模型的推理能力与Agent系统的任务执行能力，我们可以实现具备感知-理解-行动闭环的智能体应用，真正推动从“生成工具”向“智能服务”的演进。这一过程中，Prompt工程、上下文缓存机制、工具调用等关键技术细节，都是推动智能系统走向实用化的关键支撑。
总结而言，本课程最大收获不仅在于掌握了大模型系统化落地的工程流程，更在于形成了从“模型为中心”向“系统为导向”的认知升级。我深刻意识到，未来的智算应用将不仅仅依赖模型本身的强大能力，更依赖于模型能力在系统中的高效调度与可信协同。课程让我明确了：唯有掌握模型、系统与业务之间的联通机制，才能真正打造出具备可用性、可扩展性与可维护性的智算系统。对我而言，这不仅是一段知识积累的过程，更是职业能力跃迁的关键一环。