AI Agent 记忆系统架构深度实战：从向量检索到多模态长期记忆
AI Agent 记忆系统架构深度实战——从分层记忆分类学、向量检索、知识图谱导航到生产级卫生策略与前沿演进
AI Agent
Agent工程的生态化演进：从编排引擎到自主协作网络
Agent工程从编排引擎走向生态化：提出Agent架构成熟度模型AAMM（L0-L5六个层级），分析从单体Agent→编排驱动→生态化协作的三次跃迁，探讨信任网络、能力市场、协商协议、分布式评估等前沿工程实践，为构建自组织Agent生态系统提供架构蓝图。
PostgreSQL 作为 AI 时代的多模态数据库：从 pgvector 向量搜索到 LLM 长期记忆存储的架构实战
深度解析 PostgreSQL 作为 AI 时代多模态数据库的完整方案：从 pgvector 核心原理到混合检索架构（RRF融合），再到 LLM 长期记忆存储系统的生产级实现。
Agentic AI评估工程：衡量多智能体协作效能与涌现能力，构建智能时代的度量衡体系
2026年AI Agent评估工程实践全景：从LLM评测到Agent评估的范式转变，组件级→系统级→涌现层三级评估体系，4A涌现度量框架（Additionality/Adaptability/Autonomy/Alignment），CI/CD评估流水线设计，影子评估工程化，评估反模式识别，以及Agent评估标准化与伦理问题。
从 Function Calling 到确定性编排：生产级 AI Agent 工具调用层的工程化
从 Function Calling 协议本质出发，构建一个可落地的工具调用运行时，并讨论确定性编排与自由规划的取舍、生产级必补的三个工程坑，以及 Agent 的适用边界。
AI Agent 上下文工程实战：从上下文腐烂到 Compaction、Offloading 与多智能体隔离
深入剖析 AI Agent 长时运行中的上下文腐烂问题：四种失败模式、上下文预算建模，以及 Write/Select/Compress/Isolate/Cache/Forget 六大策略，附上下文管理器、两阶段压缩、子智能体隔离与前缀缓存布局的完整 Python 实现。
