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

最近更新

Gemini 4 Argon 发布：功能、API 定价、迁移指南与真实项目评估方案2026/10/14 EmbeddingGemma 2 本地检索实测：Mac 270M、PDF/Word 与 256/768 维2026/10/10 Personal AI Agent 架构：从聊天助手到真正替你执行任务，Memory、权限、App 与本地/云端怎么设计？2026/10/06 iPhone Duo 怎么适配？Apple 官方指南下的 UIKit、Tab Bar 与折叠布局实战2026/09/28 AI Agent Sandbox 怎么设计？Hosted vs Self-hosted、文件、Secret、网络与持久化2026/09/26 Transformers 跑 GGUF 出现 “Dequantizing the whole model” 怎么解决？PyTorch 版本实测2026/09/26