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多智能体协作入门：为什么单Agent做不成的事，分工后就成了
从单Agent到多智能体（Multi-Agent）的架构演进指南，讲清Task/Multi-Agent/Router/Graph四种编排模式、通信与状态共享的坑，以及中小团队落地的务实建议。
2026/8/4别再吹Agent「很强」了：一套可落地的AI Agent评测基准搭建指南
大多数团队评测Agent靠感觉，上线后翻车。本文给出一套从任务集设计、评分维度到自动化回归的完整评测方法，附可复用的指标框架。
2026/4/26RAG还是微调？2026年选错就白烧钱，一张决策图讲清
RAG和微调不是二选一，而是解决不同问题。本文用真实场景拆解两者的适用边界、成本结构和组合打法，附一张可直接对照的决策清单。
2026/4/26上下文窗口越大越好吗？百万Token时代的选型与成本陷阱
从 128K 到百万级 Token，上下文窗口不再是越大越好。剖析长上下文的价格、注意力衰减与「上下文工程」的正确用法，帮你避开烧钱陷阱。
2026/4/26企业AI输出质量验收清单：从能用到敢用的12道关卡
AI应用上线后如何验收输出质量？本文提供一套涵盖准确性、一致性、安全性、可解释性的12项企业级验收清单，可直接落地为测试用例。
2026/9/21AI模型价格战2026：为什么越来越便宜，你却在花更多钱
单位Token价格年年暴跌，企业AI账单却不降反升。本文拆解推理模型、Agent多轮调用、上下文膨胀三大成本黑洞，给出可立即执行的成本治理清单。
2026/9/25长上下文不是万能药：2026年百万Token窗口的四个真实陷阱
当上下文窗口做到100万Token，为什么你的Agent还是答错？拆解注意力稀释、成本黑洞、检索取代与位置偏差四个实战陷阱，附可落地的分块与验证策略。
2026/9/25AI Agent评测：为什么跑分高不等于好用
拆解Agent评测的常见陷阱，讲清离线基准、在线评测、人工评估怎么配合，附一套可落地的评测体系。
2026/4/26把LLM推理成本砍掉70%：2026年完整优化手册
从提示缓存、模型路由、量化到批处理，一套可落地的LLM推理降本方法，附优先级排序和实测收益。
2026/4/26多模态RAG实战：让AI看懂扫描件、图表和截图
传统RAG只能处理文字，遇到PDF图表、发票、截图就歇菜。这篇讲多模态RAG的架构、切分策略和落地难点。
2026/4/26提示缓存与上下文优化：LLM降本的隐藏大招
提示缓存能省一半以上token成本，但很多人不会用。讲清缓存原理、命中条件、失效策略和上下文压缩技巧。
2026/4/26模型突然下线怎么办？一套AI应用的模型迁移应急预案
你依赖的模型可能明天就涨价、限流或停服。本文教你建立模型迁移能力：抽象层、回归基线、双跑验证，让换模型不再是一场灾难。
2026/10/5