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Agent 的事故并不总是从“模型答错”开始。更常见的路径是：某次工具调用得到 401、超时或格式错误；Agent 把失败信息塞回上下文后再试一次；随后继续调用同一个工具、重复提交同一个请求，或者在没...
给 Agent 加 JSON Schema、工具白名单和权限策略后，很多团队会觉得“写操作已经被管住了”。但在退款、转账、删改资源这类动作上，真正棘手的失败并不一定是 Agent 调了不该调的工具，而...
多 Agent 系统出现结果变差时，团队通常已经不缺 trace：每次模型调用的 token、延迟、工具调用和错误都能查到。真正困难的是把这些记录变成一个排查起点。最终负责验收的 Agent 成功率下...
构建一个生产级的 AI Agent 应用远不止接一个 LLM API 那么简单——你需要用户权限控制（RBAC）、进程隔离（沙箱）、操作审计日志、多租户数据隔离、引擎配额管理……这些基础设施通常要组合...
AI 编码 Agent 越来越强，但一碰到需要操作网页的场景——登录后台、抓取数据、填写表单——就开始掉链子。不是速度慢，就是点错按钮，或者 AI 花几十步思考一个简单的三步骤流程。 Notte 是一...
AI Agent 的核心能力不只在于”能对话”，更在于能执行操作——在计算机上运行命令、读写文件、搜索代码、编辑内容、访问网络。这些能力通过工具（Tools） 来实现。 本文带...
当你的 AI 编码 Agent（Claude Code、Codex）从”试玩”进入”无人值守”模式时，你会面临一系列现实问题：Agent 是不是在无限循...
用过 Claude Code 或 Codex 的朋友都知道，跨会话记忆一直是 AI 编码 Agent 的痛点。今天的对话里你跟 Agent 说过「项目用 Python 3.12，不要用 TypeScr...
AI Agent 越来越擅长写长回复、生成报告、引用来源。但一个问题始终悬而未决：它引用的内容真的在原文里出现过吗？ 用过 RAG（检索增强生成）的朋友都遇到过模型凭空捏造引用、把上下文改写得分不清哪...
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