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07
AI 应用工程地图：从模型调用到可靠系统
一张面向 AI 应用研发岗位的能力地图，以及最值得优先补齐的工程链路。
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08
Agent 协议地图：MCP、A2A 与运行时如何分工
从工具连接、Agent 协作和工作流运行三个层次理解当前 Agent 技术热点。
BLOG
09
AI 应用研发工程师：12 周核心能力路线
从 Agent 与大模型能力出发，补齐后端、数据、工程交付与线上可靠性的高优先级学习计划。
BLOG
10
Agent Guardrails 与端到端追踪
为输入、工具、副作用和输出设置检查点，并记录完整运行链路。
NOTES
11
可控 Agent：状态、工具与终止条件
用显式状态机组织工具调用、失败恢复、人工确认和最终交付。
NOTES
12
异步、并发与背压：AI 后端必修课
理解 I/O 并发、连接池、任务队列和限流，避免模型服务被慢请求拖垮。
NOTES
13
AI 服务的 HTTP API 契约
请求模型、错误语义、超时、幂等与流式响应的最低工程标准。
NOTES
14
PostgreSQL 事务与 AI 任务状态
用事务、唯一约束和状态机保证会话、任务与工具副作用的一致性。
NOTES
15
Redis：缓存、限流与任务流
根据数据语义选择 String、Sorted Set 或 Stream，并理解消息确认与失败恢复。
NOTES
16
Docker Compose 与可观测的本地交付
把 API、PostgreSQL、Redis 与观测组件组织成可重复启动的开发环境。
NOTES
17
AI Agent 技术雷达：2026-11
按采用阶段整理当前值得跟踪的 Agent 运行时、协议、评测和实时交互方向。
NOTES
18
MCP 与 A2A：工具协议和 Agent 协议的边界
理解 MCP 的 Host/Client/Server 与 A2A 的 Agent Card、任务和消息模型。
NOTES
19
RAG 评测：从主观感觉到可重复实验
建立问题集、证据标注与检索指标，定位切分、召回和生成阶段的问题。
NOTES
20
Astro Content Collections 入门
理解内容集合、Schema 校验和静态路由生成。
NOTES
21
Git 日常工作流速查
记录个人网站最常用的 Git 操作与提交节奏。
NOTES
22
TypeScript 类型收窄笔记
用小例子理解联合类型的安全判断。
NOTES
23
Observable Agent Workbench
能暂停、恢复、追踪和测试的工具型 Agent 工作台。
PROJECTS
24
MCP × A2A Interoperability Lab
实现只读 MCP 工具服务器和最小 A2A Agent，比较两种协议的发现、认证与任务模型。
PROJECTS
25
Reliable RAG Service
带评测集、引用、拒答、缓存和可观测性的生产级 RAG 服务练习。
PROJECTS
26
ZYX DevLab V1
本站自身的演示项目档案：Astro、Markdown 与静态部署。
PROJECTS
27
论文阅读证据卡模板
把论文摘要转成问题、机制、证据、限制与可复现实验。
JOURNAL
28
每周工程学习复盘模板
用证据回顾本周学到的能力、失败样例、可复现产出和下周优先级。
JOURNAL
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