AI API 网关是什么？为什么企业不应该让应用直连模型 API
当公司里第三个团队开始各自申请 OpenAI Key 时，就该上 AI 网关了。本文讲清 AI 网关相比传统 API 网关多做了什么、它解决的六类真实问题、自建与开源方案怎么选。
AI 文章：教程、评测与深度指南
从零设计一个 AI API 网关：Key、限流、日志、计费、模型路由
不用现成方案，自己动手设计一个 AI 网关：请求怎么归一、Key 怎么收口、token 怎么计量、限流和计费怎么在流式响应里做、模型路由怎么落地。一篇把核心链路讲透，给出可落地的模块划分和数据结构。
Prompt Caching 是什么？如何用它降低 AI API 成本
同样的系统提示词和知识库前缀被反复发送，是 AI 账单虚高的隐形大头。Prompt Caching 把这部分「缓存」下来，命中后大幅降价。本文讲清 OpenAI 和 Claude 两家缓存机制的差异、能省多少、怎么组织提示词才命中率高。
开发者最该了解的 10 类 MCP Server
MCP Server 生态爆发，但对开发者真正高频有用的就那么几类。本文按用途梳理 10 类最值得了解的 MCP Server——文件、Git/GitHub、数据库、检索、浏览器、文档等——讲清各自解决什么问题、选用时注意什么。
从零写一个 MCP Server：文件搜索工具实战
用 100 来行 TypeScript 写一个能在 Claude Code、Cursor 里直接使用的文件搜索 MCP Server：工具定义、参数校验、路径安全、接入配置和调试方法，一篇跑通全流程。
MCP 安全风险：权限、数据泄露和工具误调用
给 AI 接上 MCP Server，等于给它装了能读写真实系统的插件——能力和风险同时放大。本文梳理 MCP 的四类主要安全风险：过度授权、提示注入、恶意/仿冒 Server、数据外泄，并给出接入前的安全清单。
MCP Client、Host、Server 三者关系图解
读 MCP 文档最容易被 Host、Client、Server 三个词绕晕。本文用一张清晰的角色图讲透三者各自负责什么、消息怎么流动、为什么要这么分，看完再也不会把 Client 和 Server 搞混。
MCP vs Function Calling：AI 工具调用到底该选哪个？
Function Calling 是模型的能力，MCP 是工具的分发协议，两者不在同一层，也不互相替代。本文讲清两者的关系、MCP 解决的 M×N 集成问题，以及「自研应用、接入生态、对外分发」三种场景下的选择建议。
Multi-Agent 真有用吗？什么时候不要用多智能体
「多个 Agent 协作」听起来比单个更强，但很多多智能体系统只是更慢、更贵、更难调。本文讲清多 Agent 真正有价值的场景、它的隐藏成本，以及一条务实原则：先把单 Agent 做到极致，再考虑拆多个。
Agent 任务失败的 8 种原因和排查方法
Agent 跑飞了、卡死了、答错了，到底是哪一环的问题？本文按「任务定义、工具、上下文、循环控制」把 Agent 失败拆成 8 类原因，每类给出判断信号和修法，帮你从「它就是不行」定位到「具体哪里不行」。
Browser Agent 是怎么操作网页的？截图、DOM 和动作循环
让 AI 自己点网页、填表单、订机票，Browser Agent 背后是一套「看页面 → 决定动作 → 执行 → 再看」的循环。本文讲清它感知网页的两条路线（截图视觉 vs DOM 结构）、动作是怎么执行的、以及为什么它又慢又容易失败。
Code Agent 是怎么改项目的？读取、计划、执行、验证、回滚
Claude Code、Cursor Agent 这类工具凭什么能自己读代码库、改多个文件、跑测试？本文拆开 Code Agent 的内部循环：它如何在一个装不下整个项目的上下文里定位代码、制定计划、执行编辑、验证结果并回滚，讲清能力与边界。
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