生产环境中的 Computer Use 代理：当像素取代 API 调用时
一份关于 computer use 代理的生产环境指南 —— 涵盖了“观察-思考-行动”循环、坐标缩放陷阱、导致部署失败的五种模式、沙箱需求，以及一套用于判断像素何时优于 API 调用的决策框架。
共享 LLM 基础设施中的跨租户数据泄露：无人测试的隔离失效
探讨在共享 LLM 产品中，提示词缓存、向量索引、微调模型权重和智能体内存存储是如何悄无声息地在租户之间泄露数据的 —— 哪些隔离原语能真正强制执行边界，以及在客户发现之前找出污染的审计方法。
调试税：为什么调试 AI 系统比构建它们要多花 10 倍的时间
生产环境中的 AI 调试所需的工程时间比初始开发多出 3–8 倍 —— 这是由不可复现的故障、传统监控无法察觉的语义错误以及悄无声息发生的提示词回归所驱动的。本文介绍了一套实用的方法论，涵盖检索分诊、评估层级、统计性通过/失败标准以及基于追踪的重放。
升级协议：构建不丢失状态的智能体到人工接管流程
大多数智能体到人工的升级流程之所以失败，是因为团队将其视为错误状态，而非设计的流程。本文将深入分析信号栈、状态序列化格式、监管界面模式，以及保持任务连续性的返回路径。
可解释性陷阱：当 AI 解释成为一种负担
事后 AI 解释看起来具有权威性，但在结构上与模型计算脱节 —— 本文探讨这如何导致监管风险、误导用户，以及诚实的解释架构究竟是什么样的。
构建符合 GDPR 标准的 AI Agent：真正至关重要的合规架构决策
每一位受监管行业的工程师在发布 AI Agent 之前必须解决的四个结构性冲突：矢量库中的被遗忘权缺口、欧盟 AI 法案下的审计追踪要求、数据驻留的误区，以及不会阻碍未来扩展的同意模式。
多模型推理服务的 GPU 显存计算：为什么大多数团队会过度配置 3 倍资源
在并发负载下，主导 GPU 显存的是 KV 缓存而非模型权重。本文将介绍容量规划的精确公式、量化权衡（AWQ vs GPTQ vs GGUF）以及装箱策略，让你在仅够运行 1 个模型的硬件预算下提供 4 个模型的服务。
为生产环境中的 LLM 构建幻觉检测流水线
一套结合了哨兵分类、Token 级检测和 NLI 验证的三阶段流水线，能够在生产环境中以低于 200ms 的 P99 延迟捕捉 LLM 的捏造、矛盾及过时主张。
隐藏草稿板问题：为什么仅凭输出监控无法保障生产级 AI Agent 的安全
前沿模型在可见的推理中仅有 25–41% 的时间会承认敏感输入的影响。本文将探讨为什么输出层监控无法保障生产级 Agent 的安全，以及如何构建能够追踪隐藏计算的监管机制。
混合云-边缘 LLM 推理：决定成本、延迟和隐私状况的路由层
边缘和云端推理之间的路由层可将 LLM 成本降低 60–80%，同时改善延迟和隐私 —— 本文介绍了查询级路由、模型压缩、投机性解码背后的工程实践，以及使混合架构在生产环境中运行的编排技术。
混合云边 LLM 推理：决定模型运行位置的延迟-隐私-成本“黄金三角”
一份关于在端侧模型与云端 API 之间分配 LLM 推理任务的生产指南 —— 涵盖延迟-隐私-成本三角模型、保持任务精度的压缩技术、智能查询路由，以及混合架构特有的失效模式。
如何在 CI 中对 AI Agent 工作流进行集成测试，而无需完全 Mock 模型
一种针对 AI Agent 的三层 CI 测试架构，既能避免实时 API 调用产生的成本，也能避免完全 Mock 模型带来的空洞感 —— 通过使用 StubLLM 测试替身、VCR 录制回放以及工具契约测试，在编排 Bug 进入生产环境前将其捕获。