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。
AI Agent
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。
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。
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。
深入浅出 MCP 协议：构建 AI Agent 的工具调用体系
全面解析 Model Context Protocol (MCP) 协议的设计理念、架构原理与实战应用，帮助你理解如何为 AI Agent 构建安全可扩展的工具调用体系。
Agent认知架构工程：从简单推理循环到完整认知架构的系统化构建
深入解析AI Agent认知架构的工程化构建路径，从认知科学经典的SOAR和ACT-R架构到大语言模型时代的认知架构复兴，系统解读工作记忆、长时记忆、元认知、注意力机制等核心组件的工程实现，为构建具备持续学习与自我反思能力的Agent提供完整指南。
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的对话管理与多轮交互系统设计（第34部分）：从单轮问答到持续协作的完整工程实践
深入剖析AI Agent对话管理系统的完整工程实践：对话状态追踪(DST)、上下文窗口管理策略、对话行动选择、长期记忆检索与注入、错误恢复与对话修复、以及多Agent协作的轮次仲裁机制
