LLM Tool Use Function Calling 安全沙箱 —— 深度工程实践：从约束解码到进程级隔离
深度解析 AI Agent Tool Use Function Calling 的安全沙箱工程实践。涵盖约束解码、Linux Namespace隔离、seccomp-BPF系统调用过滤、WebAssembly安全沙箱、OPA策略引擎、审计日志与异常检测，以及形式化验证与机密计算等前沿方向。附完整 Python 与 Rust 实现代码。
AI Agent
从嘴到手：当AI Agent开始替你上班、替黑客攻击
2026年9月，AI Agent从概念走向生产：OpenAI Agents API公测让一次调用即可创建生产级Agent；西班牙发生首宗AI Agent自主实施的数据泄露攻击；黑客利用AI Agent拿下每个目标仅25美元；9月全球27款大模型密集发布；华为全联接大会展示Agent基础设施全栈方案。AI正在从嘴进化到手，从工具变成员工。
AI Agent 的工具执行安全：WebAssembly 沙箱隔离与零信任工具调用架构
深入分析 AI Agent 工具调用的安全威胁模型，对比容器、微VM、语言沙箱、系统调用过滤与 WebAssembly 五种隔离方案，详细阐述基于 WASM 的零信任工具沙箱架构设计与生产级实现
AI Agent通信协议深度实战：MCP与A2A协议的架构演进、安全模型与生产部署
深入剖析AI Agent通信领域两大核心协议——Anthropic的MCP和Google的A2A，涵盖架构设计、安全模型、生产部署实战与未来趋势。
AI Agent工程实践（第48部分）：Agent评测与测试框架——构建可信赖智能体的质量保障体系
系统讲解AI Agent评测与测试框架的工程实践，涵盖评测体系架构（四层模型）、核心评测维度（任务完成率/效率/鲁棒性/安全性）、开源框架选型（LangSmith/RAGAS/DeepEval）、数据集构建方法、红队测试方法论、生产环境持续评测策略，以及2026年前沿趋势。
多模态Agent架构演进——从ReAct到Plan-and-Execute，MCP协议与工具编排的2026工程实践
2026年多模态Agent技术深度解析：从ReAct到层级化反思架构的演进、MCP协议如何重塑工具集成生态、DAG动态编排与工具路由优化
AI Agent框架生态2026：ABDS设计系统在AIOps中的工程落地
解读2026年ABDS(AI Agent设计系统)在AIOps领域的工程实践，对比LangChain/AutoGen/Google ADK框架特性。
多智能体协作与组织动力学：从独立Agent到智能组织，如何设计自进化的Agent集群
2026年AI Agent多智能体协作工程实践全景：从单Agent天花板到MAS范式跃迁，深度解析通信拓扑设计、合同网与组合拍卖机制、博弈论策略、共识算法与冲突解决、组织动力学与自进化、Agent Mesh基础设施，以及多Agent系统安全与治理。
构建一个有手有脑的 AI Agent：ReAct 推理循环、函数调用与多智能体编排实战
深入剖析生产级 AI Agent 的工程实现：ReAct 推理闭环、function calling 强类型工具契约、分层记忆与主管-Worker 多智能体编排，附可运行 Python 代码与上线四道保险。
Agent测试工程：从单元验证到系统级评估的方法体系
Agent工程实践系列第十二篇：构建Agent测试四层金字塔——单元验证（prompt模板、工具调用签名、单步推理）、行为测试（场景驱动、边界探测、鲁棒性）、集成测试（E2E流水线、多轮一致性、外部依赖）、系统评估（LLM-as-Judge、对抗测试、回归测试床），覆盖Agent特有的四大失效模式（幻觉级联、工具调用漂移、上下文泄露、对抗性解译），提供可落地的CI流水线和质量指标仪表盘设计。
