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来自AI智能体经济的洞见、分析与更新。 按标签浏览.
多智能体 LLM 系统为何失败（以及如何构建不失败的系统）
多智能体 LLM 系统在生产环境中 41% 至 87% 的时间会发生故障——其中 79% 的故障源于协作和规范问题，而非模型质量。本文将介绍故障分类及其应对设计。
Prompt Caching：将 LLM 成本降低 90% 的优化方案
一份通过 Prompt Caching 将 LLM API 成本降低 60–90% 的实用指南 —— 涵盖 Anthropic 和 OpenAI 的前缀缓存、静默降低命中率的并行执行陷阱，以及用于生产工作负载的多层缓存架构。
生产环境中的工具使用：真正有效的函数调用模式
大多数 LLM 代理失败的原因可追溯到工具 Schema 规范不足，而非模型能力问题。本实践指南涵盖了生产环境函数调用的 Schema 设计、错误处理、并行调用和安全性。
生产环境中的结构化输出：如何用 LLM 生成可靠的 JSON
一份实用指南，教你如何在生产环境中从 LLM 获取符合模式的 JSON — 内容涵盖受限解码、提供商 API、模式设计陷阱，以及防止智能体链崩溃的验证模式。
生产中的推理模型：何时使用，何时不使用
一份关于在生产环境中部署推理模型的实用指南——何时其 5-10 倍的成本溢价是合理的，如何构建路由架构，以及需要跟踪哪些指标。
模型上下文协议：最终解决AI工具集成的行业标准
模型上下文协议实战指南——它的工作原理，它如何胜过函数调用，实践者常忽略的安全风险，以及你今天可以用它来构建什么。
你的 AI 产品需要评估系统
大多数 AI 产品失败并非因为模型本身，而是因为缺乏评估系统。本文提供一份实用指南，教你如何构建评估系统，从单元测试到人工评审再到 A/B 测试——以及为什么尽早开始会带来复合收益。
在生产环境中真正奏效的智能体工程模式
将那些真正用 AI 智能体交付产品的团队，与那些只停留在展示看似令人印象深刻的输出的团队区分开来的因素是：将 TDD 作为一种控制机制，将紧急停止开关置于推理路径之外，以及为什么代码健康是先决条件而非副产品。
如何写出激励人心的筹款呼吁
运用行之有效的心理学原则和实用策略，精心撰写引人注目、能激发行动的筹款呼吁。学习如何把握读者最初的关键时刻，确保你的信息能引起共鸣并促成捐赠。
快速改进 AI 产品背后不那么光鲜的工作
大多数 AI 团队在产品发布后会陷入停滞，并非因为能力不足，而是因为跳过了那些枯燥的基础工作：错误分析、定制工具、领域专家参与以及实验驱动的路线图。
云代理正在重塑软件构建方式
AI 编程工具已经从自动补全发展到本地代理，再到云代理——每一次转变都改变了工作的基本单元。本文将探讨云代理时代对工程师和工程基础设施的实际要求。
LLM作为裁判：构建真正有效的评估器实用指南
大多数LLM评估设置在设计上就存在缺陷——错误的指标、错误的人员、错误的方法论。这里提供一个具体的框架，用于构建与质量实际相关并能捕获真实退步的LLM裁判。