Google Deepmind论文解读：如何给AI Agent 投毒
文章解读了 Google DeepMind 关于《AI Agent Traps》的论文，系统梳理了针对 AI Agent 的六类攻击陷阱：内容注入、语义操控、认知状态投毒、行为控制、系统性陷阱及人在回路攻击。文章指出，Agent 与人类感知的“鸿沟”使其极易遭受环境篡改攻击，且这些陷阱可组合叠加，造成严重的数据泄露或控制风险。防御需从训练与推理的技术层面同时发力。
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AI Agent 工程师 12 步学习路线图：从 Demo 到企业级落地
文章指出许多人做 AI Agent 只是调用大模型 API 加上工具和 LangGraph，跑通 Demo 与企业级生产落地之间差距巨大。作者结合自身企业 AI 项目经验，将 Agent 工程师学习路线分为四个阶段：一是掌握基础，理解 Agent 工作原理；二是赋予执行能力，包括 MCP、浏览器自动化、记忆与上下文管理、沙箱与权限控制；三是安全、多 Agent 协作与人工审批，明确权限边界，防止错误放大；四是错误处理、执行轨迹评测、降级兜底与工程复盘。作者强调评测数据是判断系统优劣的关键，建议边做边学，完整交付一个项目比做十个 Demo 更有价值，真正稀缺的是能让 Agent 稳定运行的工程能力。
Scaling AI in Legal: Building Uber's Redlining Agent
Uber 工程团队分享了其法律红线审查智能体（Legal Redlining Agent, LRA）的构建经验。该系统以 Word 插件形式集成到律师的工作流中，能够识别外部合同修改、理解对方意图、基于政策生成建议和评论并标记风险。自上线以来，合同平均审查时间缩短超过 20%，律师对 AI 决策的采纳率达 91%。文章详述了从 RAG 方案到引入律师反馈自学习循环的四次迭代历程，核心经验是：从业务问题出发、嵌入律师既有工作流程以赢得信任，并通过紧密的反馈迭代持续改进智能体。该系统助力 Uber 法务团队获得 2026 年 ALM Legalweek 年度最具创新法务部门奖。
万字长文｜AI Agent 从入门到精通，通俗易懂讲解
本文是一篇通俗易懂的 AI Agent 入门到进阶教程，讲解了 Agent 的核心原理与工程实践。作者用公式'Agent = 模型 + 目标 + 工具 + 记忆 + 运行循环 + 安全边界'拆解 Agent 构成，对比聊天机器人、自动化流程与 Agent 的差异。文章详细介绍三种经典模式（ReAct、Plan-and-Solve、Reflection）、工具设计的六条硬规则、提示词注入攻击防范、记忆/RAG/上下文工程的区别与用法，以及工作流、低代码、框架、自研四条实现路线的选择建议，并涉及 MCP、多智能体和 A2A 等概念。
2026年AI Agent工程师成仙指南：通往55万美元年薪之路
随着AI技术的进步，市场对AI Agent工程师的需求呈爆炸式增长，相关岗位年薪高达18.5万至55万美元。与传统的问答型AI不同，Agent工程师的核心职责是设计能执行实际操作的系统并使其在生产环境中稳定运行。文章提供了详尽的职业进阶路线：首先需掌握Python、后端API开发等软件工程基础；其次熟练使用LangChain、RAG及大模型API等专属AI技术栈；最后，必须具备系统可观测性和评估能力。作者强调，拥有包含完整监控和复盘报告的真实部署项目，是求职者脱颖而出的关键。
Harness Engineering 101: AI Agents 的核心基础设施
文章系统介绍了“Harness”的概念，即围绕 AI 模型管理工具执行、内存、状态和错误恢复的软件基础设施。通过对比 CPU 与 OS 的关系，阐述了 Harness 如何决定模型能力的边界。文章详细拆解了 Harness 的五大核心组件（上下文、工具权限、验证、记忆状态、安全沙箱），并分享了 Anthropic 和 OpenAI 的工程实践案例。
深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践
李博杰新书《深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践》开源，涵盖从0到1构建生产级AI Agent的原理与代码，包括RAG、工具调用、多Agent协作等实战内容。
一文读懂引发Fable模型禁令的大模型越狱技术
文章深入探讨了引发 Fable 模型限制的大模型越狱技术。作者通过多个案例（如 Crescendo 多轮对话、角色扮演、隐写术及间接注入等）展示了如何绕过安全限制，并针对 LLM 和 Agent 开发者提出了包括权限隔离、数据不可信处理及人工复核在内的安全防御建议。
AI Agent 记忆机制原理与实战解析
文章深入浅出地讲解了 AI Agent 记忆系统的工作原理，从基础的单会话与多会话记忆保持切入，引出 Google 提出的情景、语义与程序性记忆三分法。通过对比 OpenClaw 的实现方式与存在的问题，重点剖析了企业级方案 EverOS 的架构。EverOS 将记忆细分为六大类，并通过语义巩固、主动上下文重建等技术优化记忆的抽取、更新与检索。文章还包含 EverOS 的 API 调用示例及 20 个真实落地场景，为开发者提供了 Agent 记忆系统的全景指南。
Hermes 给我的最大启发：上下文不是仓库，是工作台
本文指出 Agent 表现不佳往往是因为上下文管理不当，而非模型能力不足。文章引用多项研究证明长上下文不等于高效，并提出应像管理“工作台”而非“仓库”一样管理上下文。作者结合 Hermes 的实践，介绍了外部化记忆、子任务隔离、技能沉淀等策略，并重点推荐使用 XCrawl 等工具清洗网页噪声，以实现低噪、高效的 AI Agent 工作流。
企业需要大脑而非连接器
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Memory Transfer Learning for Coding Agents 技术解析
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OpenClaw 安全指南：必装 Skill Vetter 插件防范恶意投毒
随着 OpenClaw 的普及，其 Skills 插件生态中出现了伪装性极强的恶意投毒风险。作者强烈推荐安装名为“Skill Vetter”的插件，在安装其他 Skills 前进行类似杀毒软件的“背调”。该插件通过审查来源、扫描代码红线和评估权限，能有效识别高危指令和偷窃隐私的行为，为用户构建一道安全防线。
