AI教程

告别主观的“感觉评估”，为 LLM 和 AI 智能体构建基于数据的、可量化的决策级评分卡框架。

本指南深入探讨了如何构建基于 LLM 的多智能体系统（MAS），涵盖顺序管道、编排器和并行执行模式，并提供详细的 Python 代码实现与优化策略。

深入探讨 SPEF（安全提示词工程框架），这是一种 4 层架构，可在生产级 LLM 应用中将提示词注入攻击的成功率降低 86%。

深度解析 OpenAI 13.1 万块 GPU 集群的超大规模网络架构，探讨光路交换 (OCS)、超配比以及导轨优化设计等核心技术决策。

深度解析 Shopify 静默发布的 llms.txt 和 agents.md 等代理端点，提供 Liquid 模板覆盖、多地区 Markets 修复以及 CI/CD 集成的完整工程指南。

本文将深入探讨如何利用 Anthropic 的 Claude Code 命令行工具，结合代理式工作流、测试驱动开发（TDD）以及 n1n.ai 提供的稳定 API，编写生产级别的鲁棒代码。

通过对 50 多个模型上下文协议 (MCP) 服务器的自动化安全扫描，研究人员在 Atlassian、GitHub 和微软等主要供应商的实现中发现了包括间接提示词注入和 SSRF 在内的严重漏洞。

深入探讨如何为 AI Agent 构建三层观测栈：使用 Arize Phoenix 进行链路追踪，Amazon CloudWatch 监控基础设施，以及利用 LLM-as-Judge 模式进行输出质量评估。

深入分析大模型（LLM）应用在生产环境中最常见的失效模式，重点探讨成本激增、质量下降以及构建评估驱动型开发流程的必要性。

本文详细介绍了在生产环境中评估 AI Agent 的 12 项核心指标，涵盖检索精度、生成质量、智能体行为及生产健康度，是企业级 LLM 应用落地的必备指南。

深入了解如何利用 Pydantic AI 框架，通过结构化输出、验证重试和依赖注入构建健壮且类型安全的 LLM 智能体。

小型模型正在颠覆 LLM 领域，SmolLM3 3B 和 Phi-4-mini 在最新的 Works With Agents 编程基准测试中超越了 Claude 和 GPT-5 等巨头。