Agentic Practice

LangChain 如何构建设计智能体 Content Studio？本文解析 AI Agent 的设计判断、Agent Skills、Harness、沙箱、子代理协作与反馈记忆，并梳理其公开数据的适用边界。

通过项目管理案例，说明如何用本体定义业务语义，将 RDF 实例交给 SPARQL 查询，或把明确的查询计划映射为受控 SQL；并演示日期口径、数据快照、歧义澄清与回归验证如何支撑可追溯的数据查询。

结合 LinkML 生成的项目管理 OWL 本体，演示如何用 WebVOWL 阅读中文类与关系、核对 Participation 参与记录，并回查 Turtle 中的基数、数值范围和映射公理，形成可追踪的人工审查记录。

以七张 PostgreSQL 业务表为例，详解 LinkML 与 OWL 本体建模实践：结合 DDL、样本数据和业务规则，用 LLM 辅助整理 LinkML Schema，再通过 gen-owl 生成 OWL 本体。包含完整 YAML、提示词和验证命令，讲清模型生成、实例转换与数据校验的区别。

动态工作流让 Lead 生成受限计划，再由代码检查、预演、审批和执行。本文结合代码审计实验分析其架构、成本与适用边界。

Foundry IQ 找到了 PCI 规则，却没列出任何服务。从这道错题看多轮检索能补什么，以及哪些步骤需要查询和程序。

比较 Chain、Graph 与 Code 三种 Agent 执行抽象，分析它们在控制流、状态恢复与验证反馈上的差异，并讨论按失败模式选择和组合架构的方法。

分析 Meta 的 AI-native Analytics：如何将高频测量模式封装为受治理的参数化库，让 Agent 读取类型化数据模型，并由确定性工具选择数据源与生成 SQL；同时讨论指标口径和治理成本的边界。

以企业 IT helpdesk 为例，梳理生产 AI 系统从需求定义、容量估算和职责拆分，到权限安全、故障恢复、答案质量评估与持续发布的设计路径，并标明经验文章的适用边界。

解读 Anthropic 的 AI-native SDLC playbook：当 AI 加快代码实现后，如何用 Plan、Design、Build、Test、Deploy、Maintain 六阶段的 artifact 交接、Skills、Hooks 和评估门禁组织软件交付。