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。
AI 文章：教程、评测与深度指南
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。
Agent 的 Memory 怎么设计？短期记忆、长期记忆和向量记忆
Agent 的记忆不是「把所有对话存下来」。本文把记忆拆成任务内状态、跨会话长期记忆和向量化检索记忆三层，讲清每层存什么、怎么写入、怎么淘汰，以及记忆污染的防护。
ReAct、Plan-Execute、Reflection 有什么区别？三种 Agent 模式拆解
ReAct 边想边做、Plan-Execute 先谋后动、Reflection 做完自查——三种最常见的 Agent 架构模式各解决什么问题、各付出什么代价，本文用同一个任务演示三者差异，并给出组合使用的实践建议。
AI Agent 为什么容易失控？工具权限、记忆污染和任务边界设计
Agent 失控不是科幻问题，而是工程问题：工具权限给得太宽、外部内容注入指令、记忆被污染、任务没有边界。本文拆解四类最常见的失控模式，给出一套可落地的防护设计。
2026年AI从业者必备技能Top10：哪些技能最值得投入？
面向准备转型或升级技能的技术人与产品岗位，梳理2026年最值得投入的AI技能，比较就业价值、学习难度、薪资溢价与未来需求。
AI 如何读懂 PDF？从 OCR、解析到 RAG 问答
PDF 是 RAG 里最难啃的输入：扫描件要 OCR、表格会被拍平、多栏排版顺序错乱。本文按「拿到文本 → 保住结构 → 切分入库 → 问答」四步拆解 PDF 处理全流程，讲清每一步的坑和工具选择。
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