来自项目一线的
技术观察

2026.11.13

智能体上线后效果变差：五个信号与排查路径四成以上的“效果退化”不是模型变差了，而是业务和知识先变了

运维 → 2026.11.11

AI 智能体项目需求书怎么写：六节内容与常见漏洞没有基线数据，就没有可核对的成功

立项 → 2026.11.10

大模型怎么选：一套不靠跑分的评测方法榜单只做初筛，真正决定选型的是你自己那 200 条真实样本

选型 → 2026.11.09

AI 智能体接进业务系统：三个集成点与回滚清单只读、写入、事件回流，以及出事之后怎么退回去

集成 → 2026.11.06

AI 智能体成本怎么算：四笔支出与规模化拐点试点每月三万，规模化后为什么翻四倍

成本 → 2026.11.03

私有化部署还是公有云 API：企业选型对照表四道硬约束、三年总成本与混合路线边界

选型 → 2026.10.31

AI 项目怎么验收：一套能写进合同的验收口径把「感觉还行」变成可核对的分项指标

交付 → 2026.10.28

多智能体编排：从单体 Agent 到可控工作流为什么把一件事拆给三个智能体，反而更容易出错

智能体 → 2026.10.16

多模态内容生产：品牌一致性如何工程化把视觉规范写进流水线，而不是写在评审意见里

AIGC → 2026.09.30

RAG 落地：召回率与幻觉之间的那道窄门企业知识库最常见的五个结构性缺陷

数据智能 → 2026.09.18

AI 治理清单：内容安全、可观测与成本边界上线前必须回答的十二个问题

治理 → 2026.09.05

工业视觉质检：小样本迁移的工程实践从 80 张缺陷图到稳定产线模型的四道工序

制造 →