为什么你的 AI Agent 将大部分上下文窗口浪费在了工具上
你加载的每一个工具定义都是预先支付的 Token 税。在连接了 50 多个 MCP 工具的情况下，仅定义本身就在工作开始前消耗 130K Token。以下是破坏生产环境工具使用的三个瓶颈以及修复它们的模式。
为什么你的 AI Agent 应该编写代码而不是调用工具
与标准的工具调用模式相比，代码执行型 Agent 可以减少 98–99% 的 Token 消耗 —— 而这仅仅是个开始。本文将介绍该架构的工作原理、局限性以及适用场景。
为什么多智能体 AI 架构总是失败（以及你应该构建什么）
多智能体 AI 系统在生产环境中的失败率高达 41–87%。本文将探讨为什么并行智能体会导致错误累积、上下文碎片化以及难以调试，并介绍真正有效的更简单架构。
12 因子 Agent：构建真正可交付 AI 系统的框架
大多数 AI Agent 项目都在质量达到 80% 时陷入停滞，从未真正发布。12 因子 Agent 框架记录了生产团队为构建可靠、可观测的 LLM 驱动系统而独立达成的共识原则。
致命三要素：为什么你的 AI Agent 距离数据泄露仅隔一封邮件
当 AI Agent 可以访问私有数据、处理不可信内容并与外部通信时，一封恶意邮件就足以导致数据泄露。本文将探讨这些攻击背后的架构模式以及如何防御它们。
代理工程：构建你自己的软件宝可梦大军
一个人用自主 AI 代理替换了一个 15 人的工程团队。这里有经营 AI 原生软件公司背后的宝贵原则、惨痛教训和实用配置。
为智能体编写工具：ACI 与 API 同等重要
你如何为 AI 智能体设计工具 —— 包括 Schema、描述、返回值和错误信息 —— 直接决定了智能体的可靠性。本指南将教你如何像对待任何生产级 API 一样严肃地对待 “智能体-计算机接口” (ACI)。
为什么长任务 AI Agent 会在生产环境中失败（以及修复它们的底层架构）
长任务 AI Agent 的失败方式往往是可预见的：复合错误率、同步超时、非幂等重试以及缺乏人工干预计划。本文将介绍如何构建真正可靠的底层架构。
关于在生产环境运行 MCP，没人告诉你的那些事
一份关于 MCP 隐藏生产挑战的实用指南 —— 涵盖传输协议选择、工具 Schema 设计、工具投毒攻击，以及真正可扩展的网关模式。
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。
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。