专题: Agent 架构与落地
按专题持续组织的技术文章，适合成体系阅读和追踪。
把存量系统交给 Agent，先想清楚 API、Skill、MCP 各是什么
存量系统最值钱的资产，从来不是它的接口，而是散落在老员工脑子里那套「使用方法」。
AgentMCPAI 工程化发布于存量系统 Agent 化，物理上到底怎么「接」
接系统的正确顺序，是先确定要完成什么任务，再倒推系统该暴露什么能力。
AgentMCPAI 工程化发布于更新于
单点跑通之后，怎么把 Agent 能力沉淀成全公司可复用
提示词会被绕过、会失效，会被注入，能挡住的只有写在 Runtime 里的治理。
AgentMCPAI 工程化发布于
DeepSeek Harness：把 Agent 宿主变成可组合的基础设施，企业能拿它做什么
Agent = Model + Harness，难的不是模型，是把它接进真实环境。
AgentDeepSeekAI 工程化发布于
一个系统，两种访客：给浏览器和 Agent 设计同一套身份体系
认证方式只是请求的属性，Agent 多了，并不等于系统要裂成两半。
AgentMCP认证发布于定时是 Agent 平台的另一半：Trigger/Action Registry 与调度原语分层
用户不在场时事情怎么发生，难的不是写一个调度器，是把触发和动作真正拆开。
AgentAI 工程化架构发布于
Agent 刚才干了什么：审计、调用日志与敏感数据豁免
可观测 = 审计 + 调用日志，难的却是决定「不记什么」。
AgentMCP审计发布于提示词安全攻防全解析：越狱、注入与信息泄露
提示词只能表达意图，守不住底线，真正的权限边界在服务端。
AIPrompt EngineeringAI 安全发布于更新于给生产 Agent 做体检（一）：只用对话文本的黑盒诊断工作流
拿不到链路日志时，对话文本本身就是诊断的全部。
AIAgentLLM发布于给生产 Agent 做体检（二）：诊断之前，先定义人口——数据质检与风险筛选
诊断之前先定义人口，规则永远跑在模型前面。
AIAgentLLM发布于