01
Agent Architecture 与 Runtime
单 Agent、多 Agent、Planner / Executor、Runtime、任务边界和系统组件，先证明为什么需要 Agent。
AI Agent 架构与运行时
从是否真的需要 Agent 开始，系统解决 Architecture、Tool Use、Memory、RAG、Planning、Evaluation、Permission、Agent Security Infrastructure、Data Retention、Observability 与生产运行时问题。
⌕搜索 Agent 架构、工具调用、Memory、RAG、评测、权限或部署问题…主题
02
Tool Use 与权限控制
工具选择、Schema、失败回退、权限门禁、审批和审计，避免模型拥有不必要的执行权限。
03
Memory、RAG 与上下文治理
短期记忆、长期记忆、用户态、业务态、RAG 与上下文窗口，明确哪些信息应该进入 Agent 状态。
04
Planning 与多智能体协作
任务分解、Planner、Supervisor、Worker、Handoff 与 Multi-Agent Systems，控制复杂度而不是无限加角色。
05
Evaluation 与 Observability
任务级评测、Golden Dataset、Trace、工具调用路径和线上行为验证，避免只看 Demo 成功案例。
06
Agent Security Infrastructure
把安全边界下沉到执行层：Identity、Tool Authorization、Approval、Sandbox、MCP、Data Retention、Audit 与 Incident Response。
07
Production 与 Deployment
部署、成本、失败恢复、版本、容量、可观测性和人工兜底，把 Agent 从可运行推进到可运营。
指南与实践
AI Agent Architecture：生产系统怎么拆
先建立 Agent、Tool、Memory、RAG、Runtime 与业务系统的边界。
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AI Agent Tool Authorization：工具调用前如何做权限门禁
允许、拒绝、审批、审计四种授权结果。
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AI Agent Memory Architecture：短期、长期与用户态记忆
把会话、用户和业务状态分开管理。
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AI Agent Evaluation Guide
从任务级通过率、失败类型和 Golden Dataset 建立可复现评测。
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AI Agent Observability：生产 Trace 怎么看
把模型、工具和状态变化串成可追踪执行链。
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AI Agent Production Governance
权限、恢复、成本、部署与人工兜底的生产治理。
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