LangChain 与 LangGraph 全景解析：一个让你跑得快，一个让你跑得稳
LangChain 和 LangGraph 到底是不是竞品？本文从 2022 年的第一行代码讲到 2025 年 10 月的双 1.0，把两个框架的定位、要解决的问题、适用场景讲清楚，再给出两套可运行的 Demo：一个用 create_agent 十几行搭出带记忆的客服 Agent，一个用 StateGraph 搭出能暂停等人审批的报销流程，最后对比 DAG 与循环图的根本差别。
AI 技术问答汇总
把 AI 技术分类下十篇文章里被反复问到的问题收成一份问答集
企业 Agent 开发框架选型：从「要不要做」到「六周跑通」，一文讲清
企业做 Agent 的第一个难题不是技术，是判断——哪些业务值得做、框架怎么选、多久能跑通。本文梳理 2026 年开源 Agent 框架的五派格局与完整选型打分方法，并用 30 行代码跑通一个真实可用的服务台 Agent，最后给出六周落地路线与未来趋势判断。
Agent 越跑越笨，问题不在模型：Context Engineering 策略解析
Agent 跑得越久，上下文堆得越多，模型就越不听话。本文从 Context 与 Context Window 的基础概念讲起，拆解长上下文的四种失效模式，系统梳理 LangChain 的 Write / Select / Compress / Isolate 四策略框架，再正面回应 Cognition「别建多 Agent」的当头棒喝，最后给出可以按步执行的五步落地顺序。
Harness Engineering：当工程师的核心工作从写代码变成造环境
2026 年春天，Harness Engineering（驾驭工程）从一个个人习惯变成了一门正式的工程学科。本文梳理这个词的诞生时间线，拆解 OpenAI「0 行手写代码、5 个月 100 万行」的百万行实验和 Anthropic 的交接班、GAN 式评估两场实战，回应「新瓶装旧酒」「迟早被模型吃掉」两大争议，再看腾讯、阿里、字节在国内的落地打法，最后给出中小团队从一条 linter 到一套模板的渐进路线。
从 namespace 到万节点调度：2026 年 Docker 与 Kubernetes 企业级落地全解
一篇从内核讲到机房的长文。上半部分拆开容器：Namespace、Cgroups、overlayfs 三件套怎么造出"看起来像虚拟机"的隔离，OCI 镜像到底由什么组成，以及 2026 年真实的运行时五层栈；中间讲 Kubernetes 接管了什么——声明式 API、调度器打分、Pod 诞生全链路，以及 HPA / VPA / KEDA / Karpenter 四层弹性怎么配合又不打架；下半部分给出一套可照抄的企业级落地方案（网络、存储、镜像、安全、可观测、成本、GitOps、多集群、AI 负载），横评 50 个容器与 K8s 生态项目（语言 / 许可 / Star / 活跃度），并深评 9 个平台类项目的二次开发适配度，最后给出 2026—2030 的六个趋势判断。
2026 Java 面试题速查手册：25 个分类、358 道题、98 道高频题详解
按 Java 基础、集合、MySQL、Redis、并发、JVM、Spring、消息队列、AI Agent 等 25 个方向整理的 358 道面试题，其中 98 道高频题给出答题要点与解析。适合面试前按分类快速过一遍，也适合平时查漏补缺。
从「AI 世界的 USB-C」到被公开弃用？2026 是 MCP 的黄昏还是重生？
2025 年底还被称作「AI 世界 USB-C」的 MCP，为什么在 2026 年被 Perplexity、微软、钉钉、飞书接连绕开？本文按时间线梳理到底哪些公司在转向、转的是什么；用公开基准把 MCP 与 CLI 的 token 开销摆出来（相差 4 到 65 倍）；解释「占满上下文不只是贵、还会更不准」的机制；再回答那个关键问题——MCP 会不会被完全替代，以及 AI Agent 工具接入为什么会分成执行层、接口层、分发层三条路线。
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