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从数据底座，到 Agent 的工程边界
这些文章不做框架功能汇总，内容都来自实际项目和个人实验。每篇只集中讲一个问题。
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一次智能问数落地复盘：数据底子比 AI 更重要
从技术储备、知识库组织和召回调试，一直讲到上线前的人工核对。
从 Dify 到 LangGraph，我为什么把同一个 Agent 项目做了两遍
Dify 先验证想法，LangGraph 再处理循环、连续状态和受控执行。
给 Agent 装护栏，我是怎么划这条线的
模型负责理解，代码守住事实和操作，写入必须经过确认与核对。
让 AI Coding 进入一个 20+ 模块的老项目
从一次小 Bug 开始，到项目上下文、任务包和可交接的验证记录。
Agent 记忆原生认知框架设计
让 Agent 基于长期事实、证据、假设、短期意图和反馈开放推理，同时保持执行受控。