为什么你的智能体 UI 体验糟糕（以及如何修复它）
大多数智能体 UI 失败的原因并非模型糟糕，而是交互层存在缺陷。本文深入分析了五个根本原因以及修复这些问题的工程模式。
AI Agent 红队测试：发现真实漏洞的对抗性测试方法论
一套在生产环境中对 AI Agent 进行红队测试的实用方法论——涵盖了目标劫持、工具级攻击、多智能体利用、记忆投毒，以及为什么聚合指标会掩盖最重要的系统故障。
为自主 AI 智能体设计审批门禁
在关键时刻暂停 AI 智能体执行的工程模式 —— 涵盖动作风险分类、中断-检查点-恢复、异步审批工作流，以及防止静默漂移的断路器。
MCP 生产环境指南：关于模型上下文协议没人告诉你的那些事
MCP 在五个月内增长了 8,000%，但大多数团队在发布时并不了解在大规模应用中出现的延迟陷阱、安全漏洞和架构反模式。这是一份为在生产环境中运行 MCP 的工程师准备的实用指南。
让 Manus 在生产环境中稳定运行的六项上下文工程技术
在重建了四次 Agent 框架并处理了数百万个任务后，Manus 团队总结了在长程 AI Agent 中管理上下文窗口的六项具体技术——以及为什么 KV 缓存命中率是大多数团队忽视的最重要指标。
动作空间问题：为什么给 AI Agent 更多工具反而会让表现变差
为 AI Agent 添加更多工具会因为注意力稀释、选择噪声和上下文混淆而降低其性能。了解层级化动作空间和 Agent 即工具（Agent-as-tool）模式如何解决这一问题。
真正可扩展的智能体上下文工程：四大策略
长期运行的智能体性能会因为上下文的无节制积累而下降。通过 写入、选择、压缩 和 隔离 这四大策略，你可以让智能体在数百个步骤中依然保持敏锐。
上下文工程：生产级智能体的记忆、压缩与工具清理
如何通过压缩、工具结果清理和外部记忆防止生产级 AI 智能体中的上下文漂移 —— 包含 Token 预算分配策略、失败模式以及测量模式。
CLAUDE.md 和 AGENTS.md：让 AI 编程智能体真正遵循你规则的配置层
一份关于 CLAUDE.md 和 AGENTS.md 的实用指南——这些指令文件为 AI 编程智能体提供持久的项目上下文。为什么写好这些文件比选择模型更重要。
构建能在生产环境中真正运行的 AI Agent
一份专注于生产环境的 AI Agent 构建指南：涵盖六种可组合模式、单 Agent 与多 Agent 系统的决策框架、工具设计原则、导致事故的七种失败模式，以及 Agent 系统真实的可观测性实践。
AI 智能体的有效上下文工程
主动管理 LLM 上下文窗口是生产级 AI 智能体面临的首要工程挑战。本文深入分析了四种策略 —— 编写、选择、压缩、隔离 —— 它们能让智能体在执行长任务时保持连贯性。
掌握 AI Agent 可观测性：为什么你的仪表盘在骗你
当标准的监控仪表盘显示绿色时，你的 AI Agent 可能正在默默地产生幻觉、跳过工具，且质量正在下降。以下是你真正需要衡量的内容以及原因。