AI 工程知识库

从架构选型到生产排障，集中整理 AI Agent、MCP、LangGraph、Workflow 与端侧 AI 的真实开发问题。每个主题都尽量给出可复现的方法、边界和下一步操作。

工程路径

01我要设计一个 Agent先判断是否真的需要 Agent，再进入 Architecture、Tool、Memory、Evaluation 与生产治理。02我要把模型接到真实工具先判断 Function Calling 还是 MCP，再处理 Server、Transport、OAuth 与权限边界。03我要做可恢复的 Agent 工作流需要 State、Checkpoint、Pause/Resume、并发或失败恢复时，从 LangGraph 的状态边界开始。04我要把自动化稳定跑在生产固定业务流程优先 Workflow，重点补 Webhook、Queue、Retry、幂等与可观测性。

相关系统

Agent Security InfrastructureLocal AIAI Tools Lab

关键指南

AI Agent 全栈指南：从架构到生产治理先建立 Agent、Workflow、Memory、RAG、Tool Use 与生产治理的系统边界。AI Agent 框架对比：ADK、LangGraph、AI SDK 7 与 MAF按状态持久化、WorkflowAgent、工具审批、恢复与托管环境选型。OpenClaw vs Hermes：有证据的架构与部署对比撤回无依据的压测数字，比较 Gateway、Memory、Skills 与迁移方案。MCP 和 Function Calling 有什么区别？真实项目选型从协议层、工具接入、权限和客户端复用判断应该用哪一种。LangGraph 状态隔离实战thread_id、session_id、user_id 的边界和持久化设计。Self-hosted n8n AI WorkflowsDocker、VPS、NAS、自托管与生产运行的完整路径。AI Agent Tool Authorization Policy Gate高风险工具调用前的授权、审批、拒绝和审计。GPT-5.6 真实项目测评用真实项目任务判断模型能力提升是否真的改变开发流程。

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