提示词注入正成为 AI Agent 最大安全威胁。本文用四层防御围栏与可直接落地的 Python 代码，讲清攻击面与实战防护。
2026-09-10
继 MCP、A2A 之后，ANP（Agent Network Protocol）用 DID 去中心化身份与Agent Description，让不同厂商、跨组织的 AI 智能体像网页一样自由互联，补齐了开放网络下多智能体通信的最后一块拼图。
2026-09-10
单个大模型容易一条道走到黑。本文拆解反思与辩论两种多智能体协作模式，并给出可运行 Python 骨架，讲清如何用 Agent 互相纠错提升 LLM 推理可靠性。
2026-09-09
横评 vLLM、SGLang、LMDeploy、Ollama 四大开源大模型推理引擎，从架构、吞吐、量化到落地场景，帮你选出最省成本的部署方案。
2026-09-08
LLM-as-Judge 用更强的大模型当裁判，对模型输出自动打分，把质量判断变成可量化、可回归的指标。本文从原理到代码，落地一套自动评测流水线。
2026-09-07
MCP 模型上下文协议是什么？从 N×M 集成困境讲到用 FastMCP 动手搭建 Server，对比 Function Calling 与 LangChain Tools，并给出生产落地的安全清单。
2026-09-06
世界模型 World Model 让 AI 在脑内模拟未来，从视频预测走向具身智能，本文拆解其原理、技术路线与 2026 落地进展。
2026-09-04
智能体没有记忆就只是一次性问答机。本文拆解 AI 智能体的三层记忆架构（工作/短期/长期），并用向量库落地可检索、可压缩、可评测的长期记忆系统，让 Agent 真正记得住、用得上。
2026-09-03
SLM 小语言模型正成为 2026 年企业 AI 架构主力：1B–8B 参数、成本降一个数量级、延迟进百毫秒。本文讲透 SLM 能力边界、主流阵容、可复算成本账、SLM 打头阵大模型兜底的级联架构与五个高频坑。
2026-09-03