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虎鲸不是鱼

【虎鲸进化论 15】上下文工程：长周期项目的接力本文是「虎鲸进化论」系列第 16 篇（正文第 15 篇）。上一篇：代码理解；下一篇预告：故障诊断① —— 从单号到行号。

Koog(6)——会话记忆、历史压缩与执行恢复上一篇文章讲了 Strategy Graph，最后用一个天气出行建议的例子，把节点、子图、条件分支、并行执行和 storage 串了起来。到这里，我们已经能把 Agent 的流程组织清楚了。

LLMOps 架构设计：从零搭建一个 AI 平台，我画了完整的系统图试了6种AI应用开发方式，我靠LLMOps平台把交付效率翻了8倍。我是怕浪猫，这个系列我们干一件大事——从零搭建一个完整的LLMOps平台。不是Demo，不是玩具，是能跑在生产环境的商业级AI应用平台。第1章先把地基打好：搞懂LLM到底是怎么回事，以及我们这个平台要怎么设计。

Cordis 内核：五概念、生命周期与事件本章所有代码均取自官方 docs/cordis-tutorial/，可运行、可复现。要回答的问题：完整版见 00-基础/01-概念词典与原理.md。本章先把词说清楚，后面才好讲机制。

同一个问题问了 14 遍，12 个部署改了答案：LLM 做医疗器械合规判定，确定性先不过关先问一个扎心的问题：如果把同一个评审请求、连同同一批文档，原封不动发给你的 LLM 两次，你敢保证两次回答一字不差吗？大部分人不敢保证，也不觉得这是个问题——模型嘛，有点随机很正常。但在医疗器械行业，这件事是致命的：合规判断要写进质量记录，保存至少十年，审计员要拿着记录去核对「当时专家看到的证据到底是什么」。如果系统今天说「满足」、明天说「不满足」，引用的证据还换了地方，那任何一次变更之后的差异，你都无法分辨是「改动造成的」还是「模型自己抖了一下」。

Agent-智能体工程方法论基于博主自己开发的合同资产底稿智能体的实践经验，提炼为通用 Agent 开发范式。核心命题：如何在自动化、可控性、可追溯、可干预之间找到工程上最优的平衡点。

On-Policy Distillation（OPD）学习文档本文档基于原文《8.2 On-Policy Distillation》以及后续问答整理，只归纳对话中已经出现的内容，不额外编造未讨论的细节。

AI 流式传输工程指南：模型吐出半截 JSON，前端如何边收边渲染？本文是通俗实战版。保留全部工程精华、性能实测对比与跨框架（原生 JS / Vue 3 / React）开箱即用代码，8 分钟即可读完并直接落地到项目中。

ai-agent教程-14-附录A-术语表全教程关键词速查。按主题分组,每个词条标注了最相关的章节, 被术语绕晕时随手一查,就知道该回看哪一章。

用户313467214354

learn-claude-code笔记4: Hooks — 挂在循环上，不写进循环里本节关注点：扩展点不侵入循环。s03 的 Agent 有权限检查了。但每次加一个新检查，比如"记录每次 bash 调用"、"操作后自动 git add"，都要修改 agent_loop 函数。

程序员大狐狸

Ultra X7 358H 笔记本电脑，本地三个大模型接入 DeepSeek Harness 桌面版的过程与方法大模型本地部署，部署验证不是目的，目的是想用来在本地真实的干活。我使用大模型的场景，基本上就是用来编程，所以必须把部署好的大模型，接入编程智能体，才能最大程度发挥作用。

零知识证明能证明算对了，却证明不了没看见原文链接：www.microsoft.com/en-us/resea…微软研究院这篇博客介绍的是 Magnetar，一个零知识虚拟机（zkVM）。它要解决的问题可以用一句话说清：一个程序跑完，除了输出结果，再附上一份很短的证明，证明“这个程序在这些输入上确实得出了这个输出”；拿到证明的人用毫秒级时间就能核对，不用重跑程序，不用相信跑程序的人，也不用接触原始数据。零知识的性质则保证证明本身不泄露那些应当保密的输入。

Agent 工具箱越大越难选？Tracer 砍掉八成工具 schema，选得反而更准💡 一句话总结：微软这篇论文把 agent 的工具检索从「每步当独立搜索」改成「看已发生的调用猜下一步」——历史成功轨迹建成 trie，每条转移记着「当时在办什么事」，逐状态学习两者权重。结果：128 个工具只亮 55 个，选择准确率不降反升（57.2%→61.9%），每步 token 省 80%；free-running 下以 61% 更少 token 追平全注册表任务成功率。

用户46038129194

Function Calling 选对了工具，却总在参数上翻车？从 JSON Mode 到 Structured Outputs 一次讲透上一篇聊 MCP 和 Skill 时，我把 Tool 比作 Agent 伸出去的"手"。这篇接着往下挖——这双手最容易出问题的地方。

Agent Harness 从用到会造：大厂 RAG 为什么从不只用向量检索这是《Agent Harness 从用到会造》第 8 讲。先给判断：纯向量检索会丢精确串，混合检索（向量 + 关键词 + 图）是工业默认，不是偏好。但这句话的后半段经常被误读。混合检索的首要价值是「兜底」——让任何一族查询都不被单路的短板拖穿，而不是「涨分」。本讲的台架实测里，同义改写这一族混合检索并没有赢过关键词。如果你把混合检索当成「向量检索的加强版」，你会对它的收益预期错位，然后在调参上白费力气。

学IT的周星星

记忆系统：让 Agent 记住你是谁、上次聊到哪📚 系列：《Agent 从入门到上手》· 30 天连载 · 第 8 篇（能力篇） 🎯 本篇目标：搞清楚 Agent 的两套记忆（短期 / 长期）怎么分工、记忆该什么时候写、写什么，以及上下文塞爆之后怎么压缩、怎么遗忘——最后给你一个纯标准库、能直接跑的「记忆系统实验室」 ⏱️ 阅读时长：约 24 分钟

AI Agent安全治理实战：从API密钥泄露到沙箱隔离的完整防线上个月，我们团队的一个AI Agent在夜间自动执行了数据库清理任务。按照设计，它应该只删除30天前的临时日志表。但它"理解错了"指令，把生产环境里的用户行为表也清空了。

Agent 记忆架构设计：原理 × 业界三大范式 × XXL-AI 落地实践大模型是无状态的：每次推理，它拿到的只有当前塞进上下文窗口的那点 token；请求一结束，说过什么、对方是谁、聊到哪，统统清零。这就是 Agent 的**"金鱼记忆"**——问题不在记性短，而在每次会话都从一张白纸重新开始。