探索 人工智能
AI 编程实践、提示词工程、LLM 集成与前端智能化开发技巧
AI Agent 成本控制与预算治理：Token、工具、并发如何算账
AI Agent 的成本不只来自模型调用，还来自重试、并发、工具、回放和失败 run。本文给出预算分层、成本指标、失败案例和治理清单，帮助你把 Agent 从“能跑”变成“跑得起”。
AI Agent Eval Dataset 构建指南：怎样做一套能发现退化的测试集
很多 AI Agent 团队有日志，也有线上投诉，但没有真正能复用的评测集。本文讲清 Eval Dataset 应该怎么抽样、写断言、做基线和持续回归，帮助你把“感觉变差了”变成可验证的退化信号。
AI Agent 评估框架完全指南：从离线 Eval 到线上 Guardrail
没有评估框架的 AI Agent，只能靠感觉迭代。本文拆解离线 Eval、线上 Guardrail、分层指标、失败样本回放和发布前清单，帮助你把“看起来能跑”的 Agent 变成可验证系统。
Human-in-the-Loop 审批流设计：什么时候必须让人接管 Agent
真正危险的 Agent 事故，往往不是答错一句话，而是在错误时机自动执行。本文讲清 Human-in-the-Loop 的触发条件、审批流结构、失败案例和上线清单，帮助你决定哪些步骤必须让人接管。
AI Agent 事故响应手册：超时、幻觉、越权、重试风暴怎么止血
AI Agent 的线上事故往往不是单点错误，而是模型、工具、状态机和权限一起连锁失效。本文给出事故分级、止血步骤、回放重点和值班清单，帮助团队在出事时先稳住系统。
AI Agent 记忆淘汰与摘要策略：上下文放不下时，什么该留下
长会话 Agent 的问题从来不是“要不要记忆”，而是“哪些记忆该留下，哪些必须淘汰”。本文讲清记忆分层、淘汰规则、摘要策略和失败案例，帮助你控制上下文长度而不牺牲任务质量。
AI Agent 可观测性设计：Trace、日志、指标、回放怎么串起来
AI Agent 的可观测性不是多打一层日志，而是把 run、状态、工具、策略和回放串成一条可诊断链路。本文给出最小 tracing 结构、字段设计、故障定位方法和上线前清单。
AI Agent Session Replay 调试指南：如何复盘一次失败 Run 的每个决策
线上 Agent 问题如果只能看聊天记录，基本查不清。本文讲清 Session Replay 该记录什么、如何复盘模型决策、怎样把 replay 用在定位退化和事故复盘里。
AI Agent 状态机设计指南：把 Run 生命周期做成可控系统
Agent 不该只是聊天记录的堆叠，而应该是可转移、可回滚、可观测的状态机。本文讲清 Run 生命周期设计、状态边界、失败恢复与验收指标，帮助你把 Agent 从 Demo 变成系统。