从对话到行动：AI Agent 正在成为下一代交互范式
AI Agent 不再只是聊天机器人，而是能规划步骤、调用工具并完成任务的执行者。本文梳理 AI Agent 的核心能力构成、正在落地的典型应用场景，以及可靠性、权限与成本方面的主要挑战和应对思路。
阅读全文 →分类：AI Agent
AI Agent 分类聚焦智能体的规划、工具调用、记忆与多 Agent 协作，结合工程实践讨论如何把 Agent 从演示做成稳定可靠的生产系统，以及常见失败模式与防护思路。
浏览器 Agent 与电脑操作 Agent：能力、风险与适用场景
能像人一样看屏幕、点按钮、填表单的浏览器 Agent 和电脑操作 Agent，让没有 API 的系统也能被自动化。本文分析这类 Agent 的工作原理、真正适合的任务、与传统 RPA 和 API 集成的区别，以及账号安全和误操作等主要风险。
阅读全文 →MCP 协议入门：模型上下文协议如何连接 AI 与外部工具
MCP（模型上下文协议）是一种让 AI 应用以统一方式接入外部工具和数据源的开放协议，被称为 AI 领域的“USB-C 接口”。本文介绍 MCP 的核心概念、客户端与服务器的分工、典型使用场景，以及接入第三方 MCP 服务时必须注意的安全问题。
阅读全文 →AI Agent 为什么总是失败？常见故障模式与排查方法
AI Agent 在演示中表现惊艳，上线后却频繁出错：工具调用错误、陷入循环、半途放弃或宣称完成实际没做。本文整理 Agent 最常见的七类故障模式，分析背后原因，并给出基于轨迹日志和评测集的系统化排查方法。
阅读全文 →多智能体协作系统：何时需要多个 Agent，如何避免失控
多智能体系统让多个 AI Agent 分工协作完成复杂任务，听起来很强大，但也会带来成本翻倍、沟通混乱和错误放大。本文分析多 Agent 架构的常见模式、真正适用的场景，以及如何通过清晰分工、结构化通信和监督机制避免失控。
阅读全文 →人在回路：为 AI Agent 设计审批流程与权限边界
让 AI Agent 自动执行任务很高效，但发错邮件、误删数据或错误付款的代价很高。本文介绍“人在回路”的设计方法：如何按风险给操作分级、在哪些节点设置人工确认、怎样设计不打扰用户的审批体验，以及权限与审计的最佳实践。
阅读全文 →Function Calling 详解：让大模型可靠调用外部工具
Function Calling（工具调用）让大模型从“只会说”变成“能做事”：查数据库、调接口、执行计算。本文讲清工具调用的完整流程、如何设计好用的工具定义、参数校验与错误处理要点，以及权限控制等生产环境注意事项。
阅读全文 →AI Agent 记忆设计：短期上下文、长期记忆与遗忘策略
没有记忆的 AI Agent 每次都要从头开始，记忆太多又会混乱、昂贵且有隐私风险。本文系统梳理 Agent 记忆的几种类型、写入与检索策略、上下文压缩方法，以及如何设计遗忘机制和让用户掌控自己的记忆数据。
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