AI Agent 协议互联互通：五层架构与选型指南
MCP、A2A、ACP、ANP、AP2——五大协议各有分工。本文提出五层通信模型，解释为什么现代 Agent 系统需要「协议组合」而非单一协议，并给出场景化选型建议与避坑指南。
AI Agent 安全架构：身份、权限与边界控制完全指南
AI Agent 系统的安全风险已从理论变为现实。本文从访问控制、工具权限、数据边界、审计追溯四个维度给出生产级安全架构设计，涵盖 MCP 安全实践、零信任 Agent 权限模型、以及受监管行业的合规落地路径。
无代码 AI Agent 构建器选型：四层架构对应三类用户
无代码 Agent 构建器已从「玩具级」进化到「生产级」。本文按「集成深度 × 控制粒度」将主流平台分为四层架构，结合实际场景给出选型建议，不再做功能表格的搬运工。
AI Agent 生产运维指南：可观测性、成本与持续评估
大多数 AI Agent 系统的瓶颈不在模型，而在运维。可观测性怎么搭、成本怎么算、效果怎么评——本文给出生产级 AI Agent 运维的三层框架，覆盖 LangSmith、Langfuse、Phoenix 等工具的实际选型逻辑。
AI Agent 记忆系统怎么选：LOCOMO 基准测试方法论
2026 年最全面的 Agent 记忆评测基准 LOCOMO 来了。66.9% vs 72.9% 的准确率差距，1.8K vs 26K token 的成本差异——本文用真实数据告诉你为什么记忆系统的选择不是玄学，而是可量化的工程决策。
AI Agent 工具链分层架构：按场景选工具，而不是按热度选
工具层、编排层、记忆层、观测层——AI Agent 的工具链有四层，每层都有不同的选择逻辑。本文给出分层架构和场景化选型建议，帮你建立系统性的工具链视角，而不是被营销词汇带着走。
2026年AI Agent工具链：从框架到生产的完整选型指南
Agent工具不是越多越好。本文把工具链分为四层：核心框架层、协议与集成层、可观测性与安全层、应用工具层。每一层给3个推荐场景，帮开发者把有限时间花在最值得的工具上。
Awesome-Agent-Learning：AI Agent 学习资源精选清单
从零开始学习 AI Agent 开发的精选资源列表，涵盖理论基础、实战项目、工具框架、论文研究。适合初学者到进阶开发者。