AI Agent与推理架构演进(第22部分：从工具到智能体——规划与推理架构设计)
深入探讨AI Agent的规划与推理架构，覆盖ReAct、Plan-and-Execute、Tree-of-Thoughts等主流推理范式，分析单Agent多工具、多Agent协同和分层控制等工程模式，提炼从工具到智能体演进的核心设计原则。
AI Agent
AI Agent 记忆系统的认知架构：工作记忆、情景记忆与语义记忆的融合工程
从认知科学的人类记忆分层理论出发，构建下一代AI Agent记忆系统。深入探讨工作记忆、情景记忆、语义记忆的工程实现与融合机制。
AI Agent 工具调度与并发执行：从同步循环到 DAG 异步执行引擎
当 AI Agent 的"大脑"能够同时使用多个工具时，如何让工具调用从串行等待变为智能并行，是决定 Agent 响应延迟和吞吐量的核心工程问题。本文深入探讨从 ReAct 同步循环到 DAG 异步执行引擎的范式迁移。
Model Context Protocol (MCP) 深度实战：构建类型安全的 AI 工具调用协议
深入剖析 Model Context Protocol 的架构、生命周期与四大核心原语（Tools/Resources/Prompts/Sampling），并分别用 TypeScript 官方 SDK 与 Rust 裸 JSON-RPC 从零构建可用 MCP Server，涵盖 stdio 与 Streamable HTTP 传输及安全最佳实践。
构建生产级AI Agent系统：从设计到部署全链路实战
深度剖析构建生产级AI Agent系统的全链路实战经验，涵盖规划引擎、工具生态、记忆系统、可观测性安全防线设计与部署运维最佳实践
WebRTC SFU 媒体服务器深度工程实战：从 ICE 建连、Transport-CC 拥塞控制到 Simulcast 分层转发与 NetEQ 抖动缓冲的全链路解析
沿真实媒体服务器工程链路拆解 WebRTC：Mesh/SFU/MCU 拓扑选择、ICE 打洞与 Trickle ICE 提名、DTLS-SRTP 密钥导出与指纹校验、SFU 的 RTP 包重写与 RTCP 终止、Transport-CC 延迟梯度与 GCC 带宽估计、Simulcast/SVC 层选择与关键帧对齐切换、NACK/FEC/NetEQ 三层抗弱网，以及与实时多模态 AI Agent 的交叉调参实践。
AI Coding Agent 的工程化实战：上下文工程、工具调度与沙箱执行的生产级架构
深入剖析 AI Coding Agent 的核心架构设计，涵盖上下文工程 Token 管理、混合检索架构、并行工具调度、多层沙箱隔离的工程实现方案。
AI Agent 记忆管理系统深度实战：从上下文窗口到长期记忆的架构演进
深入解析 AI Agent 记忆管理系统的架构设计：从感知记忆、工作记忆到长期记忆的三层模型，涵盖优先级队列、混合检索、遗忘机制、多租户隔离等核心工程实践。
AI Agent 工具执行沙箱工程实践：从 seccomp 到 Landlock 多层隔离
从Linux内核安全机制出发，构建轻量级、多层次、可审计的AI Agent工具执行沙箱架构，涵盖Namespace隔离、seccomp-bpf系统调用过滤、Landlock文件系统沙箱、eBPF LSM运行时监控
AI Agent 容错与灾难恢复工程实战：从 Checkpoint 到分布式快照的全链路设计
深入剖析 AI Agent 容错架构设计：从状态建模、增量 Checkpoint 实现、分布式快照协议，到生产部署的六条铁律，附 Rust 代码实战
