#Agent工程化
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大厂AI工程化面试:前端监控到Agent全链路可观测性
从PerformanceObserver采集性能指标、onerror与unhandledrejection捕获异常,到RAG链路重排优化、上下文压缩控制token成本,再到对标LangSmith与Sentry的全站AI全链路可观测性体系设计,拆解大厂AI工程化面试的三层递进考点。
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Loop Engineering:让AI自动写代码并合并PR的工程范式
Loop Engineering 正在改变 AI 开发流水线:Stripe 用 Minions 系统每周合并超 1300 个机器生成的 PR。本文拆解 Loop Engineering 的五个核心动作、六类部件、五种失控模式与三条安全纪律,说明为什么独立评估者、状态文件与预算上限比全自动更重要。
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LangGraph重试安全实战:幂等、审批门与补偿处理器
基于Reddit workshop信息,拆解LangGraph生产化三大模式:幂等状态机避免重试重复副作用、人工审批门处理高影响决策、补偿处理器撤回已完成步骤,并介绍小型编码器路由与Wilson区间评估方法。
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上下文压缩后Agent失忆?用1983年的磁盘检查点方案救场
长会话Agent在上下文压缩后失忆、重复劳动?本文介绍一套基于磁盘的三文件检查点方案:只写目标、追加不变量、覆盖下一步,配合WAL日志与金丝雀测试,让压缩变成热重启而非失忆,并讨论其边界与伪造风险。
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多智能体协作卡死难题:交接规则缺失才是元凶
一位开发者分享多智能体流水线卡死的真实排障经历:规划、编码、审查智能体因缺失完成状态 Schema 和同步/异步错配而互相等待。本文解析根因、修复方案与核心教训——编排脆弱源于未定义的交接规则。
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Deep Agents:企业级Agent工程化落地与Deep Research实践指南
深入解析Deep Agents框架如何解决企业级AI Agent开发中的工具失控、上下文污染等十大痛点,详解Deep Research核心流程,涵盖任务拆解、多源信息整合与结构化报告生成的完整实践方案。
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