领域特定 LLM 微调的合成数据流水线
构建领域特定 LLM 微调的合成数据流水线实用指南 —— 涵盖蒸馏与自我提升、质量过滤、防止模型崩溃以及预算驱动的策略选择。
结构化生成：提升生产环境中 LLM 输出的可信度
大多数基于 LLM 的应用都潜伏着一个静默 Bug：脆弱的 JSON 解析。结构化生成——包括受限解码、JSON Schema 强制执行和验证三明治（validation sandwich）——是防止一整类生产故障的基础架构层。
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。
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。
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。
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。
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。
生产级 LLM 系统的评估工程
如何构建真正能发现故障的 LLM 评估系统 —— 涵盖错误分析循环、评估成本层级、LLM-as-judge 方法论、CI/CD 集成以及 Agent 特有的陷阱。
多智能体对话框架：从流水线到会话智能体的范式转移
大多数多智能体系统的失败并非模型故障，而是架构失效。本文将探讨基于对话的智能体框架如何运作、其优势所在，以及为什么无结构的智能体网络会导致错误放大 17 倍。