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。
LLM工程
MCP 协议深度实战：从零手写一个 Server，拆解 AI Agent 的「USB-C 接口」
从 JSON-RPC 握手报文到可上生产的只读数据库 MCP Server，深度拆解 MCP 协议的三大能力原语、工具描述设计、传输层选型、间接提示注入风险与上下文成本优化，给出 AI Agent 工具层的工程实践结论。
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。
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。
从零搭建生产级 LLM 应用：RAG 架构优化与工程最佳实践
从零搭建生产级LLM应用的RAG架构实战指南，涵盖文档解析、文本切分、混合检索、重排序到评估体系的完整工程链路
