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摘要： 企业级 AI 架构 · 09 企业级落地｜从工具，到组织资产（本季收官） 系列第 09 篇，收官。前面八篇从"上下文看什么"一路讲到"一支 Agent 队伍怎么带"，最后这一篇回答更上层的问题：怎么把它部署、治理、合规地落进一家企业，并沉淀成资产。照旧三方对照，文末做全季回顾。 呼应 00 总览的中 阅读全文

摘要： 企业级 AI 架构 · 08 性能与 Token 效率｜省下的每一分上下文，和每一块钱 系列第 08 篇。前面几篇把"怎么干对"讲完了，这一篇回到最实在的问题：怎么省。上下文是钱，Token 是钱，这一篇讲三方的省法。照旧三方对照。 呼应 00 总览的中央论点：省上下文与 Token 的本质，是控制 阅读全文

摘要： 番外·Loop 工程：让 Agent "做完一次"变成"下次更好" 本篇补上 00 篇「第二把尺」里暴露出的结构欠账：六层模型的 L（Loop 循环迭代） 在 00–09 中没有专篇，只在 02、05 顺带提过"后续会反复出现"。这里把它讲透——它为什么是第四根支柱，长什么样，以及 Pi / DSH 阅读全文

摘要： 企业级 AI 架构 · 07 多 Agent 与组织协作｜从一个人，到一支队伍 系列第 07 篇。前面六篇都在讲"单个 Agent 怎么干对"，这一篇升一层：当组织里冒出成百上千个 Agent，怎么让它们像一支队伍，而不是一盘散沙。照旧三方对照。 呼应 00 总览的中央论点：多 Agent 编排，是 阅读全文

摘要： 企业级 AI 架构 · 06 模型不可知与路由｜把正确的模型，连到正确的工具 系列第 06 篇。上一篇的基准已经证明"没有全能王模型"，那多模型到底怎么选、怎么切、怎么组织工具？照旧三方对照。 呼应 00 总览的中央论点：路由与模型不可知，是控制平面对"用哪个执行器"的确定性调度——模型不该自己挑模 阅读全文

摘要： 装到 0.16.1，仓库却叫 0.2.1 装到 0.16.1，仓库却叫 0.2.1。 这件事我盯着看了两周。 DeepSeek Harness 到今天，32 个 tag，0 个正式版。家底就这些。 可你终端敲一行 npm i，回来的是 0.16.1。GitHub 上最新的 tag，却是 v0.2.1 阅读全文

摘要： 企业级 AI 架构 · 番外：生产化深度（能跑，不等于能上线） 系列第二篇番外。"Pi 和 DSH 都是单用户本地，Admin / OneID / 审计 / 信创那一层要自己补"；评测生产化番外把"评测"推进了生产。这一篇补上四短板最后一块，生产化深度，把"企业级"拆成可用性 / 韧性 / 审计 / 阅读全文

摘要： 企业级 AI 架构 · 番外：评测生产化（把"要测"变成"每天在测"） 系列番外篇。05 那篇"怎么知道 Agent 干得好不好"其实只讲了一半，它立住了"要评测"，没讲"怎么把评测变成每天在发生的事"。这一篇补上那半截，专门把"评测生产化"拆成四件你今天就能动手的事。照旧三方对照，并用付费包 ha 阅读全文

摘要： 企业级 AI 架构 · 05 可观测与评测｜怎么知道 Agent 干得好不好 系列第 05 篇。安全管"别越界"，这一篇管更日常、也更难的一件事：怎么知道 Agent 干得对不对，以及拿什么证明。照旧三方对照。 呼应 00 总览的中央论点：评测把"干得好不好"落成可验证工作区，是把验收标准写在模型之 阅读全文

摘要： 0.2.0 也没有正式版：升了一级 minor，第四个还是停在了候选上 26 个版本。0 个正式版。 升到 0.2 了，还是这个数。我佛了。 上篇结尾我说：别再问它 GA 了吗，问它最新 rc 结到哪儿。顺着查下去，答案更绝，v0.2.0 走完两个 rc，正式版没影，直接开 v0.2.1。 第四个停 阅读全文