Agentic RAG：当你的检索流水线需要一颗大脑时
大多数 RAG 系统在生产环境中失败并不是因为模型不好，而是因为工程师忽略了控制循环。这是一份 Agentic RAG 架构指南 —— 涵盖路由、评分器、幻觉检查器，以及那些会导致首次部署失败的典型模式。
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。
从第一性原理设计智能体运行时
生产级智能体运行时并非简单的函数运行器 —— 它是一个执行基板。本文将从第一性原理出发，涵盖图执行模型、检查点、人机回环以及可观测性，教你如何正确设计一个智能体运行时。
为什么你的智能体应该编写代码，而不是 JSON
代码操作智能体 (Code-action agents) 让大语言模型 (LLM) 能够生成并运行 Python 而非 JSON —— 任务成功率提高 20%，LLM 往返次数减少 30%。本文将介绍它们的工作原理、局限性，以及如何在生产环境中安全地运行它们。
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。
构建生成式 AI 平台：架构、权衡以及真正重要的核心组件
一份关于 LLM 周边基础设施层的实践指南，涵盖 RAG 流水线、模型网关、缓存策略、护栏和可观测性，以及何时应当真正引入这些组件。
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。