工作流

【Agent工程】（6）—— 危险写操作与二次确认摘要：注册表、作用域与调用前门禁可以拦住越权，但对外通知、删除、批量变更等写操作仍可能在一次模型提议后直接落地。本篇在工具注册表上增加风险等级，把高危写操作改成两阶段：提议入待确认队列，人工或策略确认后再执行。贯穿示例继续用工单助手。适合读完【Agent工程】（5）—— 工具作用域与对象级授权、准备给不可逆副作用加确认层的工程师。读完可以独立完成：为高危工具配置 risk_level，并实现一版 pending 队列与确认接口。

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拆解 dsh 系列：从源码和版本变化看 DeepSeek Harness 的设计取舍DeepSeek Harness 发布才两周，但翻看它的 Git 历史，会发现它在第一个公开 rc 出现之前，其实就在内部打磨了两个月。

从 0 构建 AI Workload Platform（九）：真实场景、最小控制台与开源发布AI Workload Platform 的前六个模块已经完成了工作流内核、可靠控制面、Agent Runtime、独立 Worker、可观测性和受限执行器。此时系统可以通过 CLI、JSON 和 HTTP API 工作，但新用户仍然需要记住很多命令，也看不到一条连续的产品流程。HTTP API 是通过 HTTP 请求访问服务能力的接口；PostgreSQL 是保存这些业务状态的关系型数据库。

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Agent 小知识 | Skill 的设计与生命周期：从工具接口到能力模块上一期我们聊了 Agent 的环境，承载文件、网页、进程和数据库等真实对象，工具则构成 Agent 的观察空间与行动空间。

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拆解 DeepSeek Harness：Profile 与 Bundle 如何装配运行时前一篇讨论 Cordis 插件架构「解读 Cordis：dsh 一切皆插件背后的运行时设计」时，我们看到 dsh 把工具、模型适配器、会话、Agent Loop 等运行时能力拆成了插件。这样一来，运行时中的各个组件可以独立地完成注册、替换和退出。

ZGI 运行日志：还原任务与节点状态运行日志需要回答四个问题：哪一次任务出了问题，执行停在哪个节点，该节点收到了什么，随后留下了什么结果。只保存最终报错，团队很难判断问题来自上游输入、当前节点、权限限制还是外部接口。任务级记录用于缩小范围，节点级记录用于重建执行顺序。

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61 亿次请求背后：LLM Serving 的 Cache 与调度难题随着 LLM 进入真实业务环境，LLM Serving 面临的问题正从单纯的单次推理加速，扩展到集群层面的资源调度与运行效率。一次请求的计算成本不仅取决于模型参数量，还受到输入输出 Token 长度、用户交互方式、上下文复用以及请求路由策略影响。

从 0 构建 AI Workload Platform（五）：Agent Runtime、工具权限与自然语言工作流模块 3 在已有的可靠工作流内核和控制面之上，增加了从自然语言目标到结构化工作流草稿的入口。本文先展开一次完整流转，再解释 Agent Runtime、模型适配器、工具调用、权限、预算、草稿校验、内容哈希和人工确认如何协作。

技术小甜甜

Dify 工作流场景目录（2026）：客服、回访、采购、知识库、系统集成怎么找入口安装/排错还没稳住？先回 Hub-01，再回来选场景。很多人搜「Dify 工作流示例」「Dify 场景模板」「售后工单 Workflow」，并不是想再看一篇节点说明书，而是：今晚先决定做哪条业务流，以及该点进哪篇深文。

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dsh 拆解系列 Vol.01：没有特权内核的 Agent 运行时本文基于 @deepseek-ai/dsh 0.1.0-rc.7（npm latest 标签），文中的包名与依赖数据都可以用文末命令复现。dsh 目前处于 developer preview，官方明确预告后续会有破坏性变更，因此这个系列更关注具体 API 背后的工程设计。读到本文时，如果版本继续往前走，请以文首标注的版本为准。

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Agent 小知识｜Agent 环境工程：部分可观测性、状态转移与执行隔离上一期我们聊了 Agent 的三种编排方式：ReAct、Plan-and-Execute 与 Workflow Graph。编排解决的是任务接下来往哪里走，工具负责把模型提出的行动交给真实系统执行。

大龄码农有梦想

专业 BPMN 设计器与仿钉钉审批设计器，应该选择哪一种？如果企业主要配置请假、报销、采购、合同等以“人审”为主的流程，优先选择仿钉钉审批设计器；如果流程包含消息事件、定时器、子流程、服务编排、异常补偿或跨系统协同，应选择专业 BPMN 设计器。对低代码平台而言，更稳妥的答案通常不是二选一，而是“简化审批模式 + 专业 BPMN 模式 + 同一套流程治理与执行底座”。

Dify 企业级实验（04）：性能优化实战——长流程从 60 秒到秒回有哪些手段？Dify 实验系列 · 企业级 04/12 | 实验编号：DIFY-104-04 基于 Dify 1.16.1 实测（2026-08）

Dify 中级实验（17）：调试监控与性能优化——响应慢和 Token 超支如何定位？Dify 实验系列 · 中级 17/20 | 实验编号：DIFY-102-18 基于 Dify 1.16.1 实测（2026-08）

Dify 企业级实验（03）：事件驱动流水线——Webhook 与定时触发如何组成异步处理链？Dify 实验系列 · 企业级 03/12 | 实验编号：DIFY-104-03掌握事件驱动的异步处理：Webhook 接收外部事件 → 触发工作流 → 异步处理 → 结果通知。区别于「请求-响应」同步模式，这是生产系统集成的高频形态：外部系统事件进来，Dify 后台处理完再通知结果，接收方秒回、处理方异步跑。

Dify 高级实验（09）：测试用例生成——如何让 AI 自动产出测试用例？Dify 实验系列 · 高级 09/10 | 实验编号：DIFY-103-09掌握「Agent 编排 + 结构化输出」的生成式工作流范式：让 LLM 扮演 QA 工程师，从一段功能描述自动产出可直接执行的测试用例（CSV 格式）。核心是三层结构化输出链路：

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Codex 实践系列 Vol.04：用 Goal 和 Plan 管住一个长任务在先前的 Codex 实践中，我们已经跑过 CLI、读过开源项目，也用 /status、/diff、/review、/plan 等 Slash Command 管理过一次完整的开发过程。

Dify 中级实验（13）：多 Agent 协作——如何编排多个智能体分工干活？Dify 实验系列 · 中级 13/20 | 实验编号：DIFY-102-14上一篇：Dify 中级实验（12）：Agent 深度配置——如何让智能体自主调用工具？

Dify 中级实验（14）：对话变量与状态管理——如何让工作流记住多轮对话的状态？Dify 实验系列 · 中级 14/20 | 实验编号：DIFY-102-15上一篇：Dify 中级实验（13）：多 Agent 协作——如何编排多个智能体分工干活？