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3日
一个便宜的模型能搞定 90% 的活
默认做法是把最大、最聪明的模型怼到所有事情上。它在 demo 里跑得很好，然后在规模化时悄悄把你拖垮——因为 agent 做的大部分事情不是推理，而是机械劳动，而你却在花天才的工资让它读一张表单。解法很无聊，但能省下约 90%：让聪明的模型做规划，让便宜的模型干活。下面讲清楚经济账，以及让这一切成为可能的那一条架构准则。
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2026年6月3日
锚定不是一个功能。它是一种约束。
LLM 天生就是个猜测者——它永远会编造内容，而你无法用 prompt 把这一点消除。唯一可靠的办法是架构层面的：让一个确定性的数据源掌管事实，把模型降级为一个永远不许自行撰写事实的复述者。'加个 RAG' 并不等于这件事。这里讲清楚两者的区别，以及为什么这是一条分界线——一边是听起来自信的 AI，一边是你能信任的 AI。
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2026年6月3日
一个什么都干的 agent，什么都干不好
当一个 agent 不够好用时，本能反应是给它加东西——再加一个工具、更多指令、更多上下文。可这只会让它更糟，而且这是被量化出来的，不是品味问题。解药是工程里最古老的那条规则：单一职责。一个 agent，一份职责，少数几个工具，简短的上下文。一个上帝智能体就是一万行的函数披了件风衣——它失败的原因一模一样。
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2026年6月3日
现在，编排就是架构
把一个 god-agent（上帝智能体）拆成十个专注的小 agent，你就把一个模型问题换成了一个系统问题：现在它们必须协同工作，而协调比任何单个 agent 都更难。大多数团队把这套连线当成管道。它不是——它就是架构，它是一个分布式系统，并且会像分布式系统那样崩溃。本文讲清楚编排到底是什么、它如何崩坏，以及为什么在你能说清瓶颈在哪之前，不该急着去用它。
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2026年6月2日
廉价的代码才是最贵的代码
修改软件的成本不是一个常数——它是一条曲线，而这条曲线的形状由你的架构决定。跳过 SOLID、DRY、KISS 和 DI 并不能省钱，只是把账单挪到以后，还要加上利息。下面就用数字来讲讲这背后的经济账。
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