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AI Agent 测试驱动开发：让智能体也能"先写测试再改代码"
作者：yumking | 2026 年 9 月 7 日 | 技术标签：AI Agent / TDD / 契约测试 / 行为快照 摘要第 6 篇解决了"怎么评估 Agent"，第 10 篇把评估集做成回归门禁——但两者都是"改完再测"的事后验证。传统软件有 TDD：先写测试再写代码，测试驱动设计。Agent 能不能也这样？难点在于 Agent 非确定性、逻辑藏在模型权重里、输出开放，传统 as...
作者小头像 yd_288476769 2026-09-07 12:34:43
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多模态 RAG 实战：让 Agent "查到图、看懂表"的跨模态检索方案
作者：yumking | 2026 年 9 月 6 日 | 技术标签：多模态 RAG / 跨模态嵌入 / 图文检索 / AI Agent 摘要第 4 篇的 RAG 解决了"查文字知识"，第 11 篇的多模态让 Agent “看得见”——但两者之间还断着一截：知识库里不只有文字，还有架构图、表格、报错截图、PDF 扫描件。纯文本 RAG 把这些要么丢掉、要么 OCR 成失真的乱序文字，表格的行...
作者小头像 yd_288476769 2026-09-06 10:59:02
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多模态 Agent 实战：让智能体"看得见、听得懂、会动手"
作者：yumking | 2026 年 9 月 5 日 | 技术标签：AI Agent / 多模态 / 视觉理解 / GUI 自动化 摘要前 10 篇我们走完了"能力构建 → 生产落地"的完整闭环——但有一个天花板始终没破：Agent 只活在文本里。它看不见用户发来的报错截图，听不懂语音工单，更不会操作一个没有 API 的老旧系统。本文开启新主线：多模态扩展。拆解"感知 → 理解 → 表达"...
作者小头像 yd_288476769 2026-09-05 12:08:41
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AI Agent 工程化部署：跨越从 Demo 到生产的最后一公里
作者：yumking | 2026 年 9 月 4 日 | 技术标签：AI Agent / 工程化部署 / 灰度发布 / 熔断降级 摘要前九篇我们解决了 Agent 的能力构建（记忆/协作/工具/知识/安全/评估/规划）与生产落地的前两环（人机协作/经验学习）——但还有一个最朴素的关卡没过：Demo 跑通，不等于能上生产。Demo 的隐含假设是"单用户、单任务、短时运行、出错有人盯"，而生产...
API
作者小头像 yd_288476769 2026-09-04 09:56:00
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AI Agent 自我进化：构建"越用越聪明"的经验学习闭环
作者：yumking | 2026 年 9 月 3 日 | 技术标签：AI Agent / 经验学习 / 技能自举 / 遗忘机制 摘要前八篇我们给 Agent 装上了记忆、团队、工具、知识、安全带、仪表盘、规划能力和人机协作的边界感——但还有一个尴尬的事实没解决：Agent 不会从经历中成长。同一个坑，这个会话掉进去，下个会话原样再掉一次；Prompt 调优靠人工复盘，改一次要一轮发版。第 ...
作者小头像 yd_288476769 2026-09-03 11:41:11
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AI Agent 人机协作实战：让智能体知道"什么时候该停下来问人"
作者：yumking | 2026 年 9 月 2 日 | 技术标签：AI Agent / Human-in-the-loop / 置信度路由 / 人机协同 摘要前七篇我们把 Agent 从"单轮对话"武装到"会记忆、会协作、会用工具、会查知识、会防攻击、可评估、会规划"的智能体。但有一个事实被刻意回避：Agent 永远不可能 100% 自动。强行追求全自动，要么在低风险任务上反复打扰人工、...
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作者小头像 yd_288476769 2026-09-02 09:21:12
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AI Agent 任务规划实战：从 ReAct 到 Plan-and-Execute，让智能体学会"先想后做"
作者：yumking | 2026 年 9 月 1 日 | 技术标签：AI Agent / 任务规划 / Plan-and-Execute / 反思机制 摘要前六篇我们给 Agent 装上了记忆、团队、工具、知识、安全带和仪表盘——但还缺一样最核心的东西：大脑的计划能力。多数 Agent 默认采用 ReAct 模式"走一步看一步"，在 3 步以内的小任务上表现优异，可一旦任务超过 8 步，成...
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作者小头像 yd_288476769 2026-09-01 20:20:03
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AI Agent 评估与可观测性：让"黑盒智能体"可度量、可监控、可迭代
作者：yumking | 2026 年 8 月 30 日 | 技术标签：AI Agent / 评估评测 / 可观测性 / LLM-as-Judge 摘要前五篇我们解决了 Agent 的记忆、协作、工具、知识、安全——但还有一个问题悬而未决：怎么知道这个 Agent 到底行不行？ 线上跑起来之后，它每一次工具调用、每一步推理、每一个最终答案，谁在盯着？传统软件靠单测 + APM 兜底，Agen...
作者小头像 yd_288476769 2026-08-31 20:56:26
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AI Agent 安全防线：构建从输入到执行的 5 层防护体系
作者：yumking | 2026 年 8 月 29 日 | 技术标签：AI Agent / 安全防护 / 提示词注入 / 权限边界 摘要AI Agent 与传统应用最大的不同在于：它的"代码"是自然语言，它的"逻辑"由模型动态生成。这意味着传统的鉴权、过滤、WAF 体系在 Agent 面前几乎全部失效——攻击者不再找代码漏洞，而是直接"跟模型说话"。本文剖析 Agent 面临的提示词注入、...
作者小头像 yd_288476769 2026-08-30 09:36:13
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RAG 实战：让 AI Agent 拥有"精准记忆"的检索增强生成方案
作者：yumking | 2026 年 8 月 28 日 | 技术标签：RAG / 检索增强 / 向量数据库 / AI Agent 摘要大模型"一本正经地胡说八道"的顽疾，根源在于它的知识被冻结在训练截止日期，且无法访问私有数据。检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）通过"先检索、后生成"的方式，让模型在回答前先从外部知识库"查资料"。本文从 R...
深度学习
作者小头像 yd_288476769 2026-08-28 14:39:25
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