LLM Agent

深入探讨 Kubernetes GPU 时间分片的底层架构成本，以及如何高效地在容器集群中协同调度多个 AI Agent 工作负载以实现吞吐量最大化。

构建 LLM Agent 并不难，但在生产环境中维持其稳定性却充满挑战。本文将深入探讨如何监控非确定性行为、构建可扩展的评估框架，以及如何利用生产环境的 Trace 数据实现持续改进。

深入分析 AI 大神 Andrej Karpathy 关于 Claude Code 的实战记录，探讨从手动编码到 Agent 驱动开发的“相变”过程，以及开发者在 2026 年面临的挑战与机遇。