李苟蛋の家

一篇写给平台与架构团队的 AI 网关实战指南：为什么通用 API 网关长不出 AI 治理能力、开源 AI 网关的四条路线长什么样、Higress / APISIX / Kong / Envoy AI Gateway 四套架构逐层拆解与能力对比、13 个开源项目的地图（研发方 / 语言 / 底层架构 / 起步时间 / 许可 / 适合谁）、一个 AI 请求穿过网关的八步全链路、Higress 本地 5 分钟搭建 Demo、企业落地五阶段路线、最容易踩的八个坑，以及一棵选型决策树。

当 AI 把「写代码」的成本打下来之后，「看代码」反而成了新的瓶颈。这篇文章横向对比 VS Code、Cursor、Zed、JetBrains 全家桶、Sublime Text、Neovim 六款主流编辑器的真实优缺点，摆出启动速度与内存占用的实测数据，回答那个最实际的问题——手里同时压着 Java、Python、PHP、JS 多个项目，能不能用一个编辑器全看完？以及 AI 编码 Agent 和编辑器到底该怎么分工。

一篇写给工程师的企业级 Agent 治理指南：为什么「造得快」反而成了新问题、控制面与执行面如何分离、Agent/Version/Bundle 资产模型怎么设计、标准化交付与主动拉取、可观测与 Token 成本归因、Agent 身份与网关安全四道防线，附 150 行可运行的本地 Demo、开源与商业方案横向对比、四阶段落地路线，以及现存问题与趋势预测。

一篇写给工程师的企业级多智能体落地指南：为什么单智能体不够用、如何用 LangGraph 搭建「规划—执行—质检」三层架构、Skill 工具库与 MCP 工具调用层、质检员/风控官治理设计、可运行的代码示例、传统行业落地案例与趋势判断。

Nacos 3.x 把「服务注册发现」这套微服务成熟范式平移到了 AI 智能体生态：MCP、Agent、Skill、Prompt 全部纳入统一 AI Registry。本文含版本速览、核心能力拆解、本地 Demo 超详细搭建、企业级落地方案、现存问题与趋势预测

一份写给工程师的企业级 RAG 全栈指南：优势与企业用途、双链路原理与六大组件拆解、向量库与 Embedding 模型对比、GitHub 开源知识库选型、本地 Demo 搭建、智能客服生产落地数据、现存缺陷与未来趋势预测

本文整理了我在开发过程中遇到的问题及一些痛点以及我自己总结的解决方案，长期更新，总结经验

记录在后端java开发过程中常用知识点和易错知识点