Agent权限为什么必须动态收缩？
它可能在同一个 Run 里先查邮件、再读 CRM、再调用数据库，最后准备触发外部 API。权限需求会随着任务阶段变化，而且 Tool 本身还可能受到 Prompt Injection、Tool Poisoning 和上下文污染影响。
AI生成1700行PR后，为什么要改成Stacked PR
Coding Agent 最大的生产力问题，正在从“写不出代码”变成“写得太快，人看不过来”。
从 AI Studio 到生产，真正让项目翻车的往往不是模型：Google 昨天列的三个“原型悬崖”很现实
Google Cloud 昨天发了一篇很接地气的文章，题目大意是：
别把每条 Kafka 消息都扔给 Agent：高吞吐 AI 流水线真正省钱的地方，是先把 90% 的普通事件挡在模型外
昨天 Google Cloud 写了一篇很“工程”的文章：用 Dataflow + Agent Development Kit 做高吞吐生成式 AI 流水线。
聊天窗口很适合告诉 Agent“我要什么”，但真的不适合看它“干到哪了”
昨天 GitHub 发了一篇挺有意思的文章，题目直接点出了一个越来越明显的问题：
GPT-5.6、Claude Opus 5、Gemini 3.7 Flash：我不会按总榜选模型
过去两个月，模型选型越来越像一件“看起来容易、实际上很容易选错”的事。
离线Benchmark、影子流量与金丝雀评测怎么选？AI质量验证指南
AI发布前后可以使用离线数据集、影子真实流量和小比例金丝雀，本文比较风险与反馈真实性。
容器沙箱、MicroVM与远程执行服务怎么选？Agent代码执行架构指南
Agent代码执行可以使用普通容器、MicroVM或独立远程执行平台，本文比较隔离、启动速度和运维成本。
Supervisor、Handoff与Blackboard怎么选？多Agent协作模式指南
多Agent可以由Supervisor集中调度、Agent间直接移交，或通过共享Blackboard协作。
数据库Checkpoint、事件溯源与工作流引擎怎么选？Agent持久化指南
Agent持久化可以保存最新快照、完整事件或交给工作流引擎管理。本文比较恢复粒度和复杂度。
pgvector、Qdrant与Milvus怎么选？企业RAG向量库选型指南
三种方案分别强调数据库整合、专用向量能力和分布式规模化。本文从规模、运维和过滤能力比较。
Naive RAG、GraphRAG与Agentic RAG怎么选？企业知识问答架构指南
Naive RAG适合单跳事实，GraphRAG擅长关系查询，Agentic RAG能够动态规划多个检索步骤。
抽取式压缩、生成式压缩与父文档检索怎么选？
上下文压缩可以抽取原句、由模型摘要或召回父文档，本文比较保真、Token成本和引用粒度。
Multi-Query、HyDE与问题分解怎么选？RAG查询增强策略指南
查询增强可以生成多个同义查询、构造假设答案或拆成子问题，本文比较适用场景。
滚动发布、蓝绿发布与金丝雀发布怎么选？AI应用上线策略指南
AI应用的模型、Prompt、RAG索引和代码都会影响结果，本文比较三种发布策略。
规则校验、LLM-as-a-Judge与人工评审怎么选？
AI输出可以由规则、评审模型或人工专家评估，本文比较可重复性、覆盖范围、成本和偏差。
同步接口、消息队列与工作流引擎怎么选？AI长任务架构指南
AI报告、代码扫描和批量入库可能持续数分钟甚至数小时，本文比较同步HTTP、消息队列和工作流引擎。
单Collection、每租户Collection与分片键怎么选？向量库多租户架构指南
向量库多租户可以采用共享Collection、独立Collection或分片键混合方案。本文比较隔离、成本与运维复杂度。
规则路由、分类模型与Router Agent怎么选？企业多模型调度指南
多模型调度可以使用固定规则、轻量分类模型或Router Agent。本文比较三种方案的成本、解释性与适用边界。
Prompt约束、StructuredOutputConverter、原生JSON Schema与validateSchema怎么选？
企业AI应用需要把模型输出用于路由、入库、审批或工具调用时，不能长期依赖自然语言解析。Spring AI提供了多种结构化输出路径：在Prompt中手写格式要求、使用`StructuredOutputConverter`生成格式指令和反序列化、启用Provider原生JSON Schema约束，以及通过`validateSchema()`进行本地校验和自修复。四种方案的可靠性、兼容性、成本和复杂度不