归档

订阅费只是冰山一角，真正的成本在上下文膨胀与返工中。本文拆解 2026 年的成本结构与治理实践。

顶尖模型差距缩小，模型选择已非关键。本文分析商品化趋势下，真正的护城河何在。

Prompt 注入、数据外泄与输出操纵是 2026 年真实攻击面。本文给出输入清洗、输出校验与审计的工程化方案。

Sub-Agent 不是组织架构模拟，而是上下文隔离的技术手段。本文解析其设计原则与落地模式。

单 Agent 到多 Agent 协作是 2026 年的跃迁。本文对比三款主流编排工具的设计哲学与适用场景。

上下文窗口从 8K 到 200K，RAG 的时机与必要性被重塑。本文分析长窗口对 Agent 与架构的实质影响。

2026 年的突破不在参数规模，而在后训练。通过 RLVR、GRPO 与 On-Policy DPO，小推理模型已能媲美专有系统。

通用模型商品化背景下，领域微调成为护城河。本文梳理 2026 年微调的工具链、成本与选型。

Veracode 2026 研究显示，无安全指导时 45% 的 AI 生成代码含 OWASP Top 10 漏洞。本文解读数据、差异与治理对策。

2026 年区分业余与专业的分水岭是评估与可观测性。本文给出从指标设计到全链路追踪的落地框架。

2026 年，AI-Augmented 与 AI-Native 已是两种不同架构。本文拆解核心差异、必备能力与改造成本。

Mistral 的 Agentic Search 通过 search/open/navigate/read/grep 五工具，将 FinanceBench 准确率从 26.7% 提升至 86%，同时降低 33% token 消耗。

Google Gemini 的 Agentic RAG 引入 Sufficient Context Agent，以“是否够回答”为门控，跨库检索准确率提升 34%。本文拆解其多智能体设计。

向量 RAG 在生产中撞上天花板，GraphRAG 带来 3 倍准确率提升。本文对比演进路径、适用场景与落地成本。

由 Geoffrey Huntley 在 2025 年中提出的 Ralph 循环，让 Agent 自主迭代直到测试通过。本文拆解其原理、适用边界与工程化要点。

MCP 负责连接，Skills 负责知识。二者常被混淆，实则解决不同问题。本文厘清分工、成本与实战选型。

MCP 迎来发布以来最大修订：无状态化、授权加固与扩展框架。本文逐条解读核心变更与迁移影响。

Vibe Coding 之后，Spec-Driven 成为 2026 年最受严肃团队推崇的范式。本文对比两种路径，拆解规格驱动的落地步骤。

模型失效往往不是能力问题，而是上下文问题。本文系统解析 40% 窗口阈值、RPI 模式与 Sub-Agent 隔离的实战要领。

2026 年，42% 的提交代码由 AI 生成或辅助。Agentic Coding 已从演示走向工作流，本文解析其核心范式、Harness 工程与落地路径。