平庸 AI 宣言：为什么单个提示词的表现优于你的自主智能体
80% 的 AI 项目以失败告终，而那些悄无声息地产生回报的项目往往是分类器、路由器和提取器——而非自主智能体。本文探讨了为什么团队总在构建错误的东西，并提供了一个将 AI 复杂度与实际业务价值相匹配的框架。
面向 Agent 与 RAG 的分块：为什么一套方案会同时拖累两者
RAG 检索与 Agent 执行对分块有着截然相反的需求。对两者使用同一种策略会悄无声息地降低性能。本文将揭示其背后的原理以及如何修复。
上下文压缩失真：你的摘要中间件在悄悄丢失什么
上下文摘要是应对上下文限制的标准方案——但它会以不均匀的方式破坏信息。否定表达、精确数字、条件依赖关系和工具输出归因最先消失。以下是从业者需要了解的内容。
对话感知的速率限制：为什么逐请求限流会破坏多轮 AI
逐请求 API 限流将每次对话轮次视为独立调用，但一个 10 轮的调试会话在架构上是一个完整任务。会话预算、语义去重和优雅降级才是正确的原语——原因如下。
端到端延迟并非你的 LLM 调用 P99：代理系统中无人衡量的隐藏乘数
为什么你的 LLM API 调用的 P99 延迟几乎无法反映用户在多步代理工作流中的真实体验 —— 以及填补这一差距的隐藏乘数。
非阻塞 AI：让应用在智能体工作时保持响应的异步 UX 模式
长时间运行的智能体任务会打破同步 UX 的所有假设。本文介绍让应用在智能体工作时保持响应的后端与前端模式。
提示词契约测试：多智能体团队如何协同而不互相破坏
多智能体AI系统在生产环境中的失败率高达41%–87%，其中超过三分之一是智能体间的协调故障。提示词契约测试——将消费者驱动契约的思想应用于LLM提示词——正是团队在不互相破坏的前提下持续交付的方法。
超时感知的智能体设计：如何返回部分结果而非静默失败
大多数 AI 智能体在触达截止时间时会完全失败。本文介绍如何设计能够返回当前最优结果而非什么都不返回的智能体。
AI 调试器的陷阱：当 Agent 的补丁速度超过你的诊断速度
Agent 生成补丁的速度比工程师诊断 Bug 的速度还要快。代价是：这个代码库的故障模式最终只有 Agent 才能理解。
闭环升级漏洞：当你的专精型智能体陷入循环路由
两个专精型智能体之间来回传递同一个对话，可能会在任何人察觉之前悄无声息地烧掉五万美元的推理成本。请将移交（handoffs）视为一种路由协议，而非领域抽象。
IDE 插件即产品：当你的编程智能体超出了编辑器的插件 API 限制
为什么领先的 AI 编程工具选择了分叉编辑器而不是仅作为插件存在，以及如何在扩展 VS Code、分叉它或从头构建之间做出决策。
智能体管道中的并行陷阱：扇出为何让延迟更糟
拆分出并行子智能体看起来是显而易见的提速方案，但隐藏的协调开销——上下文合并、去重、错误聚合——会让 p99 延迟变得更糟，即便 p50 有所改善。