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本文是《Building Applications with AI Agents》系列解读的第七篇。随着 AI Agent 获得自主行动能力，安全边界从单纯的 Prompt 防护扩展到全链路工程治理。本文基于 2026 年最新视角，详解 OWASP 代理安全风险、MAESTRO 威胁建模框架以及多层防御体系的落地实践。
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本文是《Building Applications with AI Agents》系列解读的第六篇。AI Agent 的真正挑战在于“如何持续变好”。本文深入探讨反馈管道、实验验证与持续学习三大支柱，构建从生产洞察到能力进化的闭环体系。- Published on
本文是《Building Applications with AI Agents》系列解读的第五篇。AI Agent 的生产监控不同于传统软件，需要同时覆盖基础设施信号与语义行为信号。本文提供从 OTel 技术栈选择到漂移检测、安全发布的完整实战指南。- Published on
本文是《Building Applications with AI Agents》系列解读的第四篇。AI Agent 的质量不等于“回答写得好”，而取决于它在真实环境里是否能稳定完成任务。本文提供从离线评估到生产监控的全链路落地指南，帮助工程团队把“看起来更聪明”的改动，变成“可证明更可靠”的改动。- Published on
本文是《Building Applications with AI Agents》系列解读的第三篇。从经典的顺序流水线到 2026 年前沿的联邦协作与 A2A 协议，深入解析多智能体系统（MAS）的四大核心维度：任务流转、质量控制、通信架构与标准化协议。