80% 难题：为什么 AI 编程智能体陷入停滞以及如何突破
AI 编程智能体生成代码的速度很快 —— 但采用它们的团队发现 Review 时间延长了 91%，PR 体积增大了 154%。本文将揭示高质量交付团队与溺死在 AI 生成复杂性中的团队之间的本质区别。
AI Agent 系统化调试：从凭空猜测到根因分析
在生产环境中调试 AI Agent 需要一种与传统软件完全不同的方法。了解轨迹归一化、可执行约束以及基于证据的故障定位如何取代凭空猜测，实现系统化的诊断。
基座工程（Harness Engineering）：决定你的 AI Agent 能否真正工作的关键学科
大多数部署 AI 编程 Agent 的团队都专注于模型选择，却忽视了基座（Harness）—— 即决定现实世界可靠性的脚手架、反馈循环和不变性。以下是区分 “能上线的 Agent” 与 “不可控的 Agent” 的关键所在。
构建受控的 AI Agent：Agent 支架 (Agentic Scaffolding) 实践指南
大多数 AI Agent 部署失败并不是因为 LLM 性能不足，而是因为其周围的支架 (scaffolding) 缺乏治理。本文将介绍如何构建安全、可审计且在生产环境中值得信赖的 Agent。
上下文工程：比提示词工程更重要的学科
为什么生产环境中 LLM 系统的真实瓶颈是上下文架构，而不是提示词措辞 —— 以及如何将上下文作为一级系统关注点进行设计。
你的 CLAUDE.md 可能太长了（这就是它不起作用的原因）
在 CLAUDE.md 中添加更多规则往往会导致你的 AI 编程 Agent 遵循的规则变少。本文将探讨指令溢出发生的原因，以及如何构建 Agent 文件以确保可靠的合规性。
为什么在 AI Agent 出错时，你现有的可观测性栈无法救场
当你的 AI Agent 推理错误时，HTTP 200 状态码和整洁的延迟图表将毫无意义。本文将探讨执行层追踪的工作原理、需要衡量的指标，以及生产级 Agent 系统中可观测性工具的具体分类。
AI Agent 代币经济学：在不牺牲质量的前提下降低成本
AI Agent 消耗的代币比聊天机器人多 3 到 10 倍，而未优化与优化后的部署在成本上可能相差 200 倍。这是一份关于提示词缓存、模型路由、上下文压缩和硬限制的实用指南，旨在真正解决成本痛点。
AlphaEvolve 的架构：演化搜索 + LLM 如何发现更优的矩阵算法
深入解析 AlphaEvolve 的四大核心组件循环——程序数据库、提示采样器、LLM 集群和评估器，以及工程师能从这一击败了 56 年历史算法的架构中学到什么。
评估 AI Agent：为什么只看结果会误导你
一份关于 AI Agent 评估的实操指南，涵盖了结果评分与多步轨迹评分 —— 包含评分器类型、pass@k 与 pass^k 的对比、评估框架设计，以及导致评估计划失败的组织陷阱。
上下文工程：生产级 AI 智能体的隐形架构
上下文腐化在大规模应用中会削弱所有主流 LLM 的表现。了解如何将上下文作为一级基础设施进行管理——包括 KV 缓存优化、可逆压缩、错误追踪保留，以及在首个生产事故发生前揭示性能下降的关键指标。
构建多智能体研究系统：来自生产环境的设计模式
探讨多智能体研究系统的实际构建方式——包括行之有效的架构模式、生产环境中常见的失败模式，以及在控制成本和质量时所需的工程纪律。