Agent框架

一次真实的 AI 排障翻车复盘——AI 先认定根因、后验证调用链，覆盖率数字三次变化，未经验证就写入生产数据库。从中提炼出"证据门控排障"方法论和八道防线，附可直接落地的 AI 排障协议。

Andrej Karpathy 提出的 LLM WIKI 概念——不是另一个笔记工具，而是一个由大模型自主维护、持续更新、自我生长的"数字第二大脑"。从"被动存储"到"主动整理"。

Agent 不是替代人，是放大效率。用广告系统的 OCPC 自动出价类比 Agent 自动决策——本质都是把重复判断交给机器，人只做例外处理。

如果你建过广告投放系统，AI Foundry 的逻辑就好懂了——模型是广告位，Agent 是投放策略，数据飞轮是效果反馈闭环。

从 Tool Calling 到 ReAct 到 Multi-Agent——如何用你熟悉的广告出价系统（OCPC、预算控制、多广告位竞价）理解 Agent 架构的核心逻辑。

用 某AI平台 搭建客户经营诊断系统——自动发现无效投放问题，智能体策略推荐。实战效果：客户无效率明显下降。附完整架构和踩坑记录。

基于 某AI Coding工具 构建研发 Agent 工具链的真实体验——从代码生成到业务全托管，研发效率提升了多少？

如何用 AI Agent 实现广告 某业务线 业务全托管——从 prompt 设计到 tool calling，以及为什么大多数 Agent 项目会失败。