很多开发者对 Agent 安全的理解，还停留在“别让模型乱说话”。这个理解已经明显落后了。真正麻烦的，不是模型说错一句话，而是它能执行命令、读不可信内容、调用外部工具、连接 MCP 服务之后，系统会出现什么级别的连锁风险。 GitHub 最近把 Agent 安全训练做成了一套 Secure Code Game，我觉得这件事比很多“安全白皮书”更值得…

2026 年如果你在看 Agent 相关资料，很容易产生一种熟悉的疲惫感：MCP、A2A、UCP、AP2、A2UI、AG-UI，缩写越来越多，讨论越来越热，但真正落到工程实践里，很多团队还是在重复写各种私有胶水层。 我对这件事的看法很直接：这些协议最值得关注的地方，不是“会不会只剩一个赢家”，而是它们开始逼开发者认真回答一个长期被糊弄过去的问题——…

过去很长一段时间，很多所谓 Agent 框架给我的感觉都差不多：表面上在讲“智能体编排”，本质上还是把提示词、工具调用和一点状态管理缝在一起。能演示，能跑 demo，但离真正的工程执行环境还差一层东西。 OpenAI 2026 年 4 月更新 Agents SDK 之后，我第一次觉得这个方向开始更像“执行框架”而不是“提示词外壳”了。原因不是它又多…

这段时间，大家都在讨论怎么把 Agent 接进业务流程，怎么让它调用工具、访问 API、跑多步骤任务。但我越来越强烈的感受是：Agent 这件事，真正短缺的已经不是“能力”，而是“治理”。能做事的 Agent 越来越多，能被安全地放进真实环境里的 Agent 其实并不多。 所以微软 2026 年 4 月初开源 Agent Governance To…

这两个月，AI Agent 平台已经从“能不能做”进入到“该怎么选”的阶段。问题也随之变了：现在真正困扰团队的，不是找不到平台，而是平台太多，每一家都在讲多 Agent、工作流、记忆、工具调用、MCP、可观测、企业级部署，听起来都对，落到项目里却很容易选错。 这篇文章不打算做平台大全，也不打算按功能表逐项打分。我更想回答一个更实际的问题：开发团队、…

过去一年里，很多团队都在讨论 AI Agent，但真正落地时常常遇到同一个问题：演示效果很好，进入业务环境后却难以稳定运行。问题并不在于大模型是否足够强，而在于系统是否具备明确边界、可控流程、可观测日志和可靠的工具调用机制。本文从工程实践角度出发，拆解一个可用于企业内部场景的 Agent 系统应该怎样设计。一、先区分 Agent 与普通问答系统普通…