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精选文章
S 级AI Agent 的工具调用优化策略
AI Agent 的工具调用优化策略 概述 工具调用是 Agent 与外部世界交互的基础能力。但在生产环境中，朴素的工具调用面临多个问题：延迟高（每次调用都是网络请求）、成本高（每次调用消耗 token）、不稳定（API 可能失败）、安全风险（Agent 可能调用不该调用的工具）。 本文从并行调用、缓存策略、错误恢复、成本控制和工具选择优化五个维度，给出工程级的解决方案。 一、并行工具调用 问题...
约 9 分钟
Agentic Coding Assistant 架构解析
Agentic Coding Assistant 架构解析 > 代码生成 Agent 的上下文工程、编辑应用策略、测试驱动循环与自主编程范式 引言 2024-2025 年，Coding Assistant 从"自动补全"进化到"自主编程"。Cursor、GitHub Copilot Workspace、Devin、Claude...
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Agent 与人类协作的交互设计
Agent 与人类协作的交互设计 > 人机协作模式、审批流程与升级协议的工程化实践 --- 人机协作的设计原则 Agent 不是取代人类，而是与人类协作。关键设计原则： 1. 透明性（Transparency）：Agent 必须让人类理解它在做什么、为什么这么做 2. 可控性（Controllability）：人类随时可以介入、修改、中断 Agent 的行为 3. 适度自主（Calibrated...
约 9 分钟
Agent 安全与护栏设计
Agent 安全与护栏设计 > Prompt Injection 防御、输出验证、沙盒隔离、权限系统与内容过滤实战 引言 当 Agent 具备了工具调用、网络访问和代码执行能力后，安全问题不再是理论威胁，而是实际的攻击面。一次成功的 Prompt Injection 可以让 Agent 泄露系统提示、调用未授权工具、甚至执行恶意代码。更危险的是，Agent...
约 8 分钟
Agent 安全与权限控制框架
Agent 安全与权限控制框架 > 构建安全可控的 AI Agent 系统：从沙盒隔离到权限模型 --- Agent 安全的本质挑战 Agent 与传统软件的根本区别：Agent 的行为是非确定性的。 同一个 Prompt，不同的上下文，可能产生完全不同的工具调用序列。这意味着传统的白名单/黑名单安全模型无法完全覆盖 Agent 的行为空间。 传统软件安全模型： 输入 ──→ 确定性逻辑 ──→...
约 9 分钟
Agent 工具调用优化策略
Agent 工具调用优化策略 > 从工具选择到并行执行，构建高效可靠的 Agent 工具调用体系 --- 工具调用的核心问题 Agent 的能力边界由其可用的工具集决定。工具调用的效率和可靠性直接决定了 Agent 的实际表现。核心挑战包括： 1. 选择问题：面对数十甚至数百个工具，如何让 Agent 准确选择最合适的工具 2. 参数问题：工具参数的构造错误是 Agent 失败的首要原因 3....
约 10 分钟