笔记
关于我所交付的 AI 系统背后方法论与架构决策的短文——规约、评估、多智能体编排、LLM 集成,以及调度编程智能体的纪律。
2026年6月10日
你的 AI 供应商总有一天会出问题
这周来了两条提醒。Anthropic 将在 6 月 15 日把 Claude Sonnet 4 和 Opus 4 从 API 下线——如果你把版本钉死在这两个上，那天起你的调用就直接开始返回错误，没有任何自动切换。而今天早上，Gemini 挂了。两件事方向相反，教训却一样：撑起你产品的那个模型，是一个第三方服务，它会按照你无法掌控的时间表，去改变、消失或者崩溃。解决办法不是什么战略，而是大多数 AI 产品都跳过的、枯燥的韧性工程。
- architecture
- methodology
2026年6月8日
苹果把大脑租了出来
在卸任前的最后一场主题演讲里，蒂姆·库克展示了一个重做的 Siri——它跑在一个定制的、拥有 1.2 万亿参数的谷歌 Gemini 模型上，苹果每年要为此支付大约十亿美元。好好体会一下这件事。这家把「掌控技术栈每一层」当作全部身份认同的公司，居然认定 AI 模型是唯一不值得自己造的那一块。这是你能拿到的、最有说服力的一份判决书：模型只是大宗商品——同时也是一堂干净利落的课，告诉你什么才真正值得拥有。
- business
- ai-native
- architecture
2026年6月8日
按难度路由，而不是默认全发
苹果重做 Siri 时，并没有挑一个模型、把所有请求都丢给它。一个定时器请求留在你手机上。一个中等复杂的查询去往苹果自己的私有服务器。只有最难的推理才会送到谷歌那个庞大的模型。这种三层分流不是苹果的怪癖——它是每个认真做 AI 产品的人都在收敛到的模式，因为把每个请求都发给同一个大模型，会在简单任务上多付钱，又在敏感数据上过度暴露。解法是路由，而大多数开发者却跳过了它。
- architecture
- ai-native
2026年6月7日
直接接入实时数据的 low-code 智能体
SAP 全新的 Joule Studio 能从一句话生成一整个智能体——工作流、规格说明，甚至连评估套件都有，而且直接扎根于你的实时业务数据。OutSystems 也做了类似的东西。这确实很强：业务分析师现在不用排在工程队列里等，就能在生产系统上立起一个智能体。但这也正是你如何造出一个爆炸半径巨大、却没人能解释、没人能叫停的智能体。门槛降低是真的，危险也是真的，而大多数公司还没为后半句做好准备。
- architecture
- business
- security
2026年6月7日
65% 的公司已经遭遇过一次智能体安全事故
三分之二的组织已经发生过一起涉及 AI 智能体的安全事故——这不是罕见的灾难，而是再平常不过的一个周二。而原因并不是某个失控、目标错位的模型干了坏事。是一个行为完全正常的智能体，访问了它本就不该被授予的数据。2026 年的智能体泄露事件很无聊：它只是一个权限过大的身份，在做它被允许做的事。这其实是好消息，因为无聊的问题有无聊的解法——只要你把智能体当成它本来的样子来对待。
- security
- architecture
- business
2026年6月7日
你摆脱了模型锁定。他们把锁定挪到了你的上下文里。
让模型可以随时替换，是今年最大的胜利——现在改一行配置就能换供应商。于是在 Build 2026 上，微软不慌不忙地把锁定挪到了你换不掉的地方：你公司的上下文。Work IQ、Fabric IQ、Foundry IQ——你公司的记忆、权限和含义，全都活在供应商对你业务的理解之中。正如一位分析师所说：你可以换大脑，但你未必能换记忆。这就是新的陷阱，以及如何让真正重要的那部分保持可迁移。
- architecture
- business
- ai-native