文章
公众号智能体发布流水线：幂等与回滚清单
今天就能按生成、审核、草稿、发布四段搭幂等链路，并跑通一次回滚演练，避免重复发布与脏数据。
Artificial Intelligence
LLMs, agents, RAG, and AI engineering — a continuously updated tech column.
文章
Embedding 模型选择实战：中英文语义、维度与成本如何平衡
面向 RAG、语义检索与知识库场景，从中文语义适配、向量维度、推理成本和评测指标出发，给出 Embedding 模型选型的工程方法、检查清单与常见坑。
文章
AI 客服与对话系统实战：意图识别、槽位填充与转人工
从工程视角拆解 AI 客服的三层能力：听懂意图、补齐槽位、优雅兜底与转人工，并给出可落地的流程、检查清单与常见坑。
文章
知识图谱与 AI：实体抽取、关系推理与问答融合的工程实践
本文从工程落地角度梳理知识图谱与大模型应用的结合方式，重点讲实体抽取、关系推理和问答融合的建设步骤、常见坑与评测方法，适合开发者与 AI 从业者参考。
文章
推理加速与部署实践：量化、vLLM 与边缘推理怎么选
本文从工程视角梳理大模型推理加速的关键路径：量化如何平衡精度与显存，vLLM 如何提升吞吐与 KV Cache 利用率，以及边缘推理的约束与选型方法，并给出落地检查清单与常见坑。
文章
向量数据库选型：Milvus、pgvector 与语义搜索实践
本文从语义搜索与 RAG 的工程需求出发，比较 Milvus 与 pgvector 的适用边界，梳理嵌入、索引、混合检索与评测流程，并给出上线前检查清单与常见坑。
文章
AI 安全与对齐工程实践：从幻觉控制到越狱防护与内容审核
大模型落地不只是提示词和 RAG，安全与对齐是系统工程。本文从幻觉、越狱、内容审核三条主线，梳理风险边界、控制手段与可执行检查清单，帮助开发者构建可审计的生成式 AI 应用。
文章
提示词工程实践：系统提示、Few-shot 与结构化输出怎么写更稳
本文从工程视角拆解提示词设计，重点讲解系统提示、Few-shot 示例与结构化输出的适用场景，并给出可落地的检查清单、常见坑与测试建议，帮助开发者提升大模型输出的稳定性与可解析性。
文章
私有化部署大模型：硬件选型、容器编排与监控告警实践
本文从工程落地角度梳理私有化部署大模型的关键路径：如何根据显存、并发与成本选择硬件，如何用容器与编排系统稳定交付推理服务，以及如何建立面向 GPU 与业务指标的监控告警体系。
文章
语音与大模型：ASR、TTS 与实时对话链路设计实践
从语音输入到模型回复再到语音播放，实时对话系统不是简单拼接 ASR、LLM、TTS。本文梳理链路模块、延迟预算、流式分片、打断控制与工程检查清单，帮助开发者构建更自然的语音 AI 产品。
文章
多 Agent 协作落地：角色分工、消息总线与冲突消解的工程实践
多 Agent 系统不是简单堆叠多个大模型，而是要解决职责边界、通信链路和冲突仲裁。本文从工程视角梳理角色设计、消息总线与冲突消解的关键方法，并给出可执行的检查清单与常见坑。
文章
大语言模型入门：从 Transformer、上下文窗口到提示词工程
面向开发者梳理大语言模型的三个基础：Transformer 的注意力机制、上下文窗口限制与提示词设计，并给出实践检查清单、常见坑与延伸阅读方向。
文章
Embedding 模型选型实战：中英文语义、维度与成本的工程权衡
面向 RAG 与语义检索场景，从语义质量、向量维度、推理存储成本三个角度，给出一套可落地的 Embedding 模型选型清单与避坑建议。
文章
Agent试点验收：七类失败复盘表
读完可拿到七类失败归因表、三张验收清单和放权阈值，按步骤先跑只读试点，再决定哪些自动执行。
文章
Agent观测回滚：落地实战清单
读完可拿到Agent运行期观测字段清单和错误分级回滚表，先小流量记录、再逐步放权。
文章
Agent落地：运行闭环七步法
读完能搭建智能体上线后的监控、告警、人工接管、回滚与评测闭环，并用两周试点判断继续、降级或停止。
文章
AI Agent落地实战：三流地图法
本文给出任务流、权限流、证据流三张图和一份上线检查表，帮助开发者判断Agent能否稳定进生产并安全回退。
文章
AI Agent落地：任务合同五步法
读完可把模糊需求写成任务合同，明确输入输出、工具权限、失败预算和回滚线，今天就能启动上线评审。
文章
提示词工程实战：系统提示、Few-shot 与结构化输出技巧
本文从工程视角梳理提示词设计中的系统提示、Few-shot 示例与结构化输出方法，并给出实践清单、常见坑与延伸阅读方向。
文章
AI 安全与对齐工程实践：幻觉控制、越狱防护与内容审核
本文从工程落地角度梳理大模型安全与对齐的核心问题，围绕幻觉控制、越狱防护与内容审核给出分层防御、红队测试和上线检查清单，帮助开发者构建更可靠的生成式 AI 应用。
文章
大语言模型入门：Transformer、上下文窗口与提示词基础
面向开发者梳理大语言模型的三个关键概念：Transformer 的概率预测机制、上下文窗口的工程限制，以及提示词设计方法，并附实践检查清单与常见坑。
文章
大语言模型入门：从 Transformer、上下文窗口到提示词基础
本文面向开发者与 AI 从业者，梳理大语言模型的三个基础概念：Transformer 的注意力机制、上下文窗口限制与提示词设计，并给出实践检查清单、常见坑与延伸阅读方向。
文章
大语言模型入门：从 Transformer 到上下文窗口与提示词
本文面向开发者梳理大语言模型的三个基础概念：Transformer 如何用注意力机制处理文本，上下文窗口如何约束模型可见信息，以及提示词工程如何通过结构化输入提升输出稳定性，并给出实践清单与常见坑。
文章
AI Agent 落地实战：搭可控闭环，三天跑通低风险场景
读完可拿到任务闭环表与回滚清单，马上选一个低风险场景，用三天完成 Agent 试点验证。
文章
Agent 落地实战：把失败写成可恢复状态
读完可拿到业务事件分片表、失败恢复清单和上线前验证步骤，两天内完成一次可控 Agent 试点。
文章
Agent试点启动包：三表七步验收法
读完可拿任务准入表、权限边界表与验收表，用七天试点判断哪些操作可自动执行、需人工审批或必须禁用。
文章
开源与商业 Agent 框架：2026Q1 只读试点选型
读完可按场景生成2026Q1框架候选对照表，并用两周只读试点验证成本、集成、权限与治理风险。
文章
MCP怎么接：协议对比与只读试点路线
读完可拿到MCP与Function Calling对比表、只读试点三步与选型结论，判断先接入哪类工具与权限。