从零构建 LLM 架构：10 个实用经验教训
本文指出构建 AI 产品的核心不在于选择模型，而在于架构设计。作者分享了 10 个实用经验，强调从工作流而非模型入手、重视检索优于微调、将提示工程视为系统工程、关注延迟优化、为智能体设置护栏、妥善处理记忆、建立评估管道以及优化成本。最终，多智能体系统将是未来趋势。
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How to Build a Multi-Model Team of AI Agents in 2026
本文介绍 2026 年构建多模型 AI Agent 团队的完整方法。作者指出使用单一模型会导致高成本低效、专业能力受限以及单供应商故障/盲点风险，主张按任务步骤选择合适模型。文章梳理了 2026 年 9 月的主流模型阵容（Claude Opus/Sonnet/Haiku/Fable 5.1、GPT-6 Astra、TypeSafe Jev）及定价，提出五层架构：路由器、编排器、专家模型、评审者（critic）和纯代码层，并讲解如何先对工作负载分类（决策、简单生成、真实工作、难题），再为每层选择最划算的模型。文中附有统一封装多供应商 API 的示例代码，涵盖 effort 参数与 thinking block 处理细节。
全网刷屏的 Jev 到底怎么用？8 个能直接抄的案例
本文介绍了 AI 圈新火的模型 Jev——一个不做文本生成、只返回带概率判断的决策模型。文章讲清了它的三种用法（是非判断、选项选择、打分），提供了四种 30 分钟内可上手的接入方式（官方 Skill、Vercel、OpenRouter、SDK），并整理了 8 个可直接复用的真实案例：7 秒订机票、代码审查、工单分流、简历初筛、语义搜索、AI Agent 路由、RAG 重排、动态 UI 拼装等。还总结了 5 个反直觉要点（不写字、零幻觉指格式而非正确性、不会拒绝等）、官方自曝的雷区（不会算术、不懂日期先后、易被提示词注入），以及不适合使用的场景。
为什么世界顶级AI创业公司写的Prompt都很糟糕（以及如何修复）
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Memory Is a Compiler：记忆是一个编译器
作者通过一次融资会议记忆被重新解读的经历，指出记忆的本质不是固定表示，而是一个持久系统：保留过去的证据，并随新证据不断重新编译其意义。文章批评将向量数据库、知识图谱、上下文窗口等当作记忆的常见误解，认为它们只是从记忆编译出的临时表示。作者提出记忆编译产生三类产物：状态（按序折叠事件得到）、检索（查找相关证据的工具）和上下文（为单次调用组装的有界视图），并类比编译器的中间表示（IR），指出每种表示只适合特定操作，记忆本身应是唯一不可丢弃的持久层。
2026年你必须掌握的25个AI核心概念
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BestBlogs 精选周刊 | 第 106 期：1% 法则
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本课程教授如何构建 AI 智能体图，涵盖图的基本概念、关键模式（如菱形模式）、停止规则及人工审批环节。包含三个实战案例：深度研究台、SEO 内容生成器和市场推广套件，旨在提升业务效率并控制成本。
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构建生产级 AI 系统必须掌握的 6 个核心概念
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文章指出大多数开发者像使用初级工程师一样使用 Claude Code，缺乏有效的流程。作者提出了一套利用 Claude Code 内置原语（Plan Mode、Subagents、Hooks 等）构建的 9 步闭环流程，旨在模拟资深工程师的工作方式。该流程强调在编写代码前先探索代码库并制定计划，使用 CLAUDE.md 固化标准，利用 Hooks 强制执行不可协商的规则，并通过独立 Agent 进行代码审查，从而实现高质量、自动化的代码交付。
