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每个生产级 AI Agent 都需要的三个记忆系统
关于 AI Agent 中情节记忆、语义记忆和程序性记忆的实用指南——以及为什么将所有持久状态视为单一向量存储最终会导致你的生产系统崩溃。
上下文工程：为什么你喂给 LLM 的内容比你提问的方式更重要
上下文工程是提示词工程无法解决的系统架构问题。本文将解释为什么投毒、干扰、混淆和冲突这四种失败模式解释了大多数生产环境中的 LLM 故障，以及如何通过工程化手段解决这些问题。
AI Agent 架构：生产环境中真正有效的方案
88% 的 AI Agent 项目从未进入生产阶段。失败的原因几乎从来不是模型本身，而是周边的架构。本文深入剖析了五层 Agent 技术栈、四层记忆模型、编排与路由的权衡，以及导致 94% 生产环境失败的七种模式。
生产环境中的 LLM 护栏：哪些方法真正奏效
一份关于 LLM 护栏的实用工程指南：涵盖分层输入/输出验证、误报累积的原因、串行与并行执行的权衡，以及如何在生产环境中监控重要指标。
生产级 AI Agent 的记忆架构
深入剖析生产级 AI Agent 的记忆架构——涵盖情景记忆、语义记忆和图记忆类型，探讨检索中的准确性/延迟权衡，以及目前所有框架都尚未解决的陈旧性问题。
生产级 LLM 应用的 Token 预算策略
一份关于在生产级 LLM 系统中管理 Token 预算的实用指南 —— 涵盖了上下文腐烂、分级分配、摘要处理、KV 缓存利用以及防止 Agent 静默失败的中间层。
LLM 路由：如何停止为简单查询支付顶级模型的昂贵价格
将每个查询都发送给你最昂贵的模型，所花费的成本比实际需要的高出 27 倍。本指南提供了一份实用的 LLM 路由策略指南——包括基于规则、分类器和级联路由——并附带真实的基准测试数据以及可能遇到的故障模式。
生产环境中的提示注入：真正有效的攻击模式及如何阻止它们
提示注入是头号 LLM 漏洞——而大多数团队的防御措施在适应性攻击者面前都失败了。本文将提供一份实用指南，揭示导致真实 CVE 的攻击模式，以及能够真正降低风险的架构控制措施。
生产环境中的 LLM 可观测性：工程师容易忽略的四个隐性故障
标准监控在生产环境 LLM 系统中容易遗漏的四种故障模式 —— 以及如何通过分布式追踪、持续评估和正确的遥测架构，在用户发现之前捕捉到这些问题。
AI 2041：通往十个未来的旅程
《AI 2041》呈现了十个由人工智能塑造的现实未来场景，将引人入胜的叙事与顶尖专家的分析见解相结合。这次探索揭示了近期人工智能发展将带来的深远社会影响。
微调 vs. 提示工程：生产级 LLM 的决策框架
一个实用的框架，帮助你决定何时对你的 LLM 进行微调或提示工程——涵盖成本权衡、LoRA/QLoRA、模型蒸馏，以及每个 AI 团队在投入训练前都应回答的六个诊断问题。
生产环境中的提示工程：真正重要的是什么
让演示令人印象深刻的提示技术，往往不是那些能让生产系统保持可靠的技术。以下是在大规模交付 LLM 功能时真正重要的事项。