#AI工程化

Harness Engineering详解：Agent工业化的核心方法论与落地指南

深度解析Harness Engineering方法论，拆解Agent=Model+Harness核心公式，梳理Prompt Engineering→Context Engineering→Harness Engineering三层进化路径，详解状态管理、错误恢复、护栏系统等六大核心模块，附开发者实践指南。

AI对齐的本质：对齐What to do而非How to do

AI对齐的核心是对齐What to do而非How to do。通过Alembic数据库迁移实战案例，解析AI对齐边界的划分方法，介绍Harness工程如何将开发规范沉淀为可复用资产，结合多智能体架构实现端到端的自动化编程交付。

AI模型部署流水线摩擦：TensorRT如何系统性消除推理优化瓶颈

深入解析AI模型从训练到生产部署中的流水线摩擦问题，详解TensorRT自动化优化、ONNX模型导出、Triton推理服务器等关键技术，提供消除部署瓶颈的最佳实践方案。

Agent Skill维护避坑：Perplexity「超距作用」防御与评测实战指南

深入解析Perplexity提出的Agent Skill维护中的「超距作用」风险，涵盖三类失败的精准修法、Gotcha飞轮机制、四层评测体系搭建，帮助AI工程师避免修了A崩了C的连锁反应，构建稳定可靠的Skill系统。

全栈AI热点监控工具：多平台聚合与智能分析实战