构建生产级 LLM 应用：实际会遇到什么问题
一份关于将 LLM 应用从演示阶段推向生产时会遇到的实际问题指南，涵盖推理成本、延迟权衡、提示工程 vs RAG vs 微调决策、多步管道故障、评估框架和可观测性。
LLM 应用的数据飞轮：在生产与改进之间闭环
生产数据飞轮将用户交互转化为模型改进——但不到 1% 的交互产生明确信号，而天真地仅用这 1% 的数据进行训练会悄悄毒害你的系统。本文将介绍决定你的飞轮是会复合增长还是彻底崩溃的架构、反馈信号和失效模式。
为所有人辩护 AI 评估
大多数声称跳过评估的团队实际上已经在进行评估——只是做得不好。本文将阐述为什么系统性的 AI 评估至关重要，何时可以采用更轻量级的方法，以及如何进行能够揭示真实信号的评估。
LLM 驱动的自主智能体：实现真正自主的架构
大多数声称在生产环境中运行智能体的团队并未真正实现——只有 16% 的部署达到了真正自主的标准。本文将深入解析规划、记忆和工具使用等子系统，它们是区分真正智能体与美化版聊天机器人的关键，并探讨导致生产系统失败的五种常见模式。
构建能在生产环境中真正运行的 LLM 系统的七种模式
深入探讨七种工程模式——评估、RAG、微调、缓存、护栏、UX 设计和反馈循环——这些模式能将可用的 LLM 原型与可靠的生产系统区分开来。
构建生成式 AI 应用的常见陷阱
95% 的生成式 AI 试点项目未能产生可衡量的商业影响。本文总结了导致 AI 项目失败的八个工程和产品陷阱——从问题选择到评估——并提供了实际案例。
AI 智能体评估就绪清单
一份实用的、循序渐进的清单，旨在帮助你构建真正能发现故障的 AI 智能体评估，内容涵盖追踪审查、数据集设计、评估器模式，以及如何将评估与生产环境连接起来。
Agent 驾驭系统剖析
模型几乎可以互换——而驾驭系统才是决定你的 AI Agent 能否在生产环境中运行的关键。本文将深入剖析每个生产级 Agent 驾驭系统所需的六个核心组件。
例程与交接：每个可靠多智能体系统背后的两个基本原语
大多数多智能体故障源于管道泄漏，而非模型本身的问题。了解例程和交接这两个简单原语如何为构建可靠的生产级智能体系统提供结构。
构建高效AI智能体：真正能在生产环境落地的架构模式
大多数AI智能体项目失败，并非因为模型能力不足，而是因为工程师将架构过度复杂化。本文介绍真正有效的智能体构建方法。