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Agent Observability：当 AI 执行了100次工具调用，我们如何知道它在干什么？
从 Trace、Span 到生产级 Agent 可观测性：深入理解 OpenTelemetry、跨 Agent 调用链、Token 成本、延迟分析、隐私安全和持续质量评测一、一个难以回答的问题：Agent 为什么花了3分钟才完成任务？假设我们开发了一个 AI 行业研究 Agent。用户要求：“研究过去24小时 OpenAI、Anthropic 和 Google 的重要动态，核实官方来源，生成...
开发者
作者小头像 yd_225949750 2026-11-10 10:07:44
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Multi-Agent 祛魅：为什么 Agent 越多，不一定越聪明？
从单 Agent 到多 Agent 协作：深入理解 Supervisor、Handoff、Parallel Workflow，以及性能、成本与可靠性的工程取舍一、一个反直觉的现象：Agent 从1个增加到5个，系统却变差了假设我们正在开发一个 AI 行业研究 Agent。用户提出需求：“研究过去24小时 OpenAI、Anthropic、Google DeepMind 的重要动态，生成一份附...
作者小头像 yd_225949750 2026-11-09 09:23:26
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Agent Runtime 与 Sandbox：当 AI 开始执行代码，谁来保证系统安全？
从 Codex、Claude Code 到生产级 Agent 执行环境：深入理解沙箱隔离、文件与网络权限、密钥保护、长任务恢复和安全执行架构一、当 Agent 获得 Shell 权限，真正的问题才刚刚开始假设我们正在开发一个 AI 编程 Agent。用户给它一个很普通的任务：“帮我检查项目依赖，修复运行失败的问题，并执行测试。”Agent 开始分析项目，发现依赖缺失，于是执行：pip ins...
任务调度 网络
作者小头像 yd_225949750 2026-11-08 20:08:45
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Tool Calling 与 MCP：Agent 如何安全地操作真实世界？
从 Function Calling、MCP 到 Tool Gateway：深入理解 AI Agent 的工具执行架构、权限控制、Prompt Injection 与生产级安全实践一、当 Agent 开始行动，问题就不只是回答是否正确假设我们开发了一个信用卡账单 Agent。用户给它一个任务：“帮我读取本月信用卡账单，整理每张卡的应还金额和还款日期。”Agent 可以访问邮箱，读取邮件，并调...
网络
作者小头像 yd_225949750 2026-11-07 22:11:26
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Agent Evals：如何证明一个 Agent 真的变好了？
从“看起来能用”到“可验证的可靠性”：深入理解 Agent 评测体系、Trajectory Evaluation、LLM-as-a-Judge 与生产级质量工程一、一个值得警惕的现象：Agent 升级之后，为什么反而更差了？假设我们正在开发一个 AI 编程 Agent。最初，它能够完成一些简单任务：修复 Bug、修改配置、编写单元测试。为了提升能力，我们对系统进行升级：将模型替换成推理能力更...
数据库
作者小头像 yd_225949750 2026-11-06 13:12:56
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Agent Memory：为什么有记忆的 Agent 仍然会忘事？
从短期上下文到长期记忆，深入理解 AI Agent 的记忆架构、Memory Consolidation 与遗忘机制一、一个奇怪的现象：Agent 明明有记忆，为什么还会反复犯错？假设我们开发了一个 AI 编程 Agent。第一天，用户告诉它：“这个项目统一使用 PostgreSQL，不允许引入 MongoDB。”Agent 理解了要求，顺利完成任务。第二天，用户让它设计一个新的日志分析模块...
作者小头像 yd_225949750 2026-11-05 10:46:21
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Context Engineering：Agent 真正的核心竞争力
别再只研究 Prompt 了，决定 AI Agent 能否完成复杂任务的，可能是它看到了什么、记住了什么，以及忽略了什么。一、同一个模型，为什么不同 Agent 的表现差距如此大？假设我们使用同一个大语言模型，开发两个 AI 编程助手。第一个 Agent 接到任务：“修复订单服务中的支付超时问题。”它首先读取整个代码仓库，将几十个文件、历史对话、执行日志和各种工具说明一股脑塞进上下文窗口。然...
数据库
作者小头像 yd_225949750 2026-11-04 09:44:54
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AI Agent 的下半场：为什么 Harness 比 Prompt 更重要？
从 Codex、Claude Code 到 Agent Harness Engineering，重新理解智能体的工程化竞争力过去两年，AI Agent 开发者最关心的问题一直在变化。最初，我们讨论 Prompt Engineering：怎样写提示词，才能让模型理解任务？后来，我们讨论 Tool Calling：怎样让模型调用搜索、数据库、浏览器和代码执行工具？再后来，我们讨论 Multi-A...
作者小头像 yd_225949750 2026-11-03 09:54:47
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AI Agent 开发技术选型与落地架构指南
2026年 AI Agent 开发技术选型与落地架构指南副标题：从模型调用到生产级智能体系统的技术架构、框架比较与选型建议版本：2026年11月一、核心结论2026年的AI Agent开发已经从“模型调用 + Prompt + Tools”的简单模式，逐步发展为包含任务规划、工具调用、状态管理、持久化、记忆、沙箱执行、人工审批、可观测性和持续评测的完整工程体系。技术选型的重点不再只是哪个框架...
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作者小头像 yd_225949750 2026-11-02 09:59:13
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