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Agent 工程
从编排、记忆、工具沙箱到人工审批与恢复点，构建可靠 Agent 的工程决策笔记。
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AI Agent 编排入门：从工具调用、MCP 到可观测工作流
基于 OpenAI Agents、MCP、Anthropic tool use 与 LangGraph 文档，整理一套面向工程落地的 Agent 编排思路。
Agent 记忆设计：短期状态、长期偏好和可删除记录
梳理 Agent 记忆的三类数据：任务状态、用户偏好和长期知识，以及它们的权限和删除策略。
Agent 工具沙箱设计：把危险动作关进笼子里
说明 Agent 调用代码执行、文件操作和外部 API 时，为什么需要权限、目录、网络和时间限制。
给 Agent 加人工审批：哪些动作不能自动执行
把 Agent 动作按风险分级，设计读操作、低风险写操作和高风险动作的人工审批流程。
MCP Server 不是万能插件：工具暴露、权限和审计边界
从 Model Context Protocol 的连接模型出发，梳理 MCP server 在工具暴露、权限控制和审计上的工程边界。
Agent 工具 Schema 版本管理：别让旧提示词调用新接口
工具调用稳定性的关键在于 schema 版本、兼容策略和失败回滚，而不只是工具描述写得清楚。
长任务 Agent 的恢复点：失败后从哪一步继续
解释长任务 Agent 为什么需要检查点、任务状态和可恢复步骤，而不是一口气跑完整流程。
实时语音 Agent 设计：WebRTC、打断与工具调用边界
从实时语音交互的工程约束出发，整理延迟、打断、状态和工具调用的设计要点。
AI Agent 开发新范式：从反模式规避到基础设施适配
结合 Cloudflare 新规、WebMCP 协议及 Kubernetes 桌面化趋势，探讨 AI Agent 在权限管理、交互标准与底层架构上的最新实践。