AI 工程实践
OpenTelemetry GenAI Trace 合同实验：Agent 成功为什么不等于业务成功
固定 6 条校准轨迹全部通过，model、retrieval、tool 各有一条可定位失败；5 个 chat span 归集 4,940 input 与 620 output tokens，合成成本为 0.02414 美元，同时证明技术成功可以对应业务拒绝或待确认。
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Agent
共 11 篇文章。
Agent 实践
Agent 超时后不能直接重试：11 个故障场景验证未知终态恢复
固定 11 个故障场景中没有发生重复副作用，也没有在未知终态后自动重放；审批复用、绑定错位和幂等键意图冲突都在 dispatch 前关闭。
AI 变革观察
从低延迟交互、推理预算到行动系统：2024-2026 AI 工程主线
2024-2026 的核心变化不是一种模型替代另一种，而是交互、推理、行动三条反馈回路叠加；系统指标也应从首字延迟升级为每个正确且经验证任务的总成本。
Agent 实践
从工具调用理解 Agent 的工程边界
Agent 不是让模型无限自由行动，而是给它清晰目标、有限工具和可观察反馈。
面试准备
AI 应用开发面试准备地图
AI 应用开发面试要同时准备概念理解、工程落地和项目表达。
AI 工程实践
MCP 捐赠 AAIF 复盘：中立治理不等于 Server 供应链可信
MCP 捐赠给 Linux Foundation 旗下 AAIF，增强的是项目的中立治理承诺，不是新的 wire protocol，也不是对具体 Server 的安全认证。生产系统必须把协议规范、SDK、Registry 元数据和 Server 可执行制品分开锁定，再经过来源校验、最小权限、隔离运行、业务对账和撤销。
AI 工程实践
GPT-5 首发复盘：ChatGPT 路由不是 API 模型合同，升级要按交付物回归
GPT-5 首发同时包含 ChatGPT 中由快速模型、Thinking 与实时 router 组成的产品系统，以及 API 中显式可选的 gpt-5、mini、nano 和 gpt-5-chat-latest；生产系统不能把两者当成同一交付物，必须外置任务路由并把模型、reasoning、verbosity、工具语法、预算和验证器固化为升级合同。
模型原理与推理
OpenAI o3 与 o4-mini 首发复盘：工具化推理不能替代业务控制面
o3 与 o4-mini 首发把推理、视觉输入和工具选择连成任务循环；生产价值仍取决于外置身份与权限、幂等执行、结果验证、完整轨迹评测和每个合格任务的成本。
Agent 实践
Responses API 与 Agents SDK 首发复盘：从模型调用到可审计 Agent 运行时
Responses API 把模型、工具与统一输出放到同一原语中，Agents SDK 补上编排与 tracing；真正的生产边界仍是业务状态、调用者身份、幂等执行、输出验证和人工接管，而不是一次 API 调用。
AI 变革观察
Gemini 2.0 Flash 首发复盘：原生工具调用不等于可托管 Agent
Gemini 2.0 首发把实时多模态与原生工具调用放进实验模型，但 API、早期访问和研究原型处于不同可用层；生产交付仍需业务状态机、授权、评测和版本回滚。
AI 工程实践
MCP 首发复盘：连接标准化为什么不等于企业权限治理
MCP 首发已经用 Host、1:1 Client、Server 和 JSON-RPC 统一 resources、prompts、tools，并同时包含 stdio 与 HTTP+SSE；它解决连接互操作，不自动提供 OAuth、租户授权、审批、幂等与审计。