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。
给生产 Agent 做体检（三）：让 LLM 稳定输出结构化诊断——严格 JSON Schema 实践
协议不在 prompt 里祈祷，而在 Schema 里强制。
AIAgentLLM发布于
给生产 Agent 做体检（四）：LLM 输出不完美怎么办——归一化、一次修复与失败隔离
一条坏行止步于自己，一次修复就足够。
AIAgentLLM发布于给生产 Agent 做体检（五）：不要消息队列——基于数据库的任务编排与可靠性
队列不必独立部署，数据库的原子领取已足够可靠。
AIAgent后端发布于
给生产 Agent 做体检（六）：从诊断明细到 PM 能用的报告——评估结果的产品化
信息架构本身就是产品决策，没有叙事主线就没有结论。
AIAgent产品设计发布于
AI Agent：从工具到同事，中间隔着一层「自主性」
工具听指令，Agent 接目标，差距就在这层自主性。
AIAgent智能体发布于Agent 评测工程化（一）：为什么不能只看平均分
平均分回答不了红线，也推不动下一次修复。
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Agent 评测工程化（二）：Rubric 不是 Prompt，而是可执行的质量协议
Rubric 不是更长的 prompt，而是系统可执行的质量协议。
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Agent 评测工程化（三）：从低分样本到问题簇
单条 badcase 只能讨论，问题簇才能进入排期。
AIAgentLLM发布于Agent 评测工程化（四）：红线、一票否决与 1-5 分
分数只有能回到规则，才有讨论和修复的空间。
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Agent 评测工程化（五）：让 LLM-as-judge 稳定输出结构化结果
模型负责判断语义，系统负责守住协议边界。
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