別把 AI Agent 的「穩健性」交給運氣：建構可觀測的執行軌跡
在很多 AI Lab 的交付現場，最令人焦慮的時刻不是模型不聰明，而是它「偶爾」會犯錯。
小火龍實驗室
實驗室文章
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為什麼 AI Lab 的交付需要「證據鏈」而非「提示詞」
在很多 AI 實驗室的交付流程中，最常見的誤區是試圖透過不斷優化 Prompt（提示詞）來解決所有可靠性問題。當 Agent 在測試集上表現不佳時，團隊的第一反應通常是：「是不是 Prompt 寫得不夠細？」或者「是不是少給了一個 Few-shot 範例？」
本地長上下文模型為什麼會改變內容運營
內容運營裡有一類任務，短上下文模型很容易做得像樣，但很難做得可靠：跨多天查重複、審稿、看歷史決策、比對線上頁面和本地報告。它不是一句提示詞能解決的問題，而是上下文容量和證據組織的問題。
規模化 AI Agent 交付的「最後一哩路」：從 Demo 到生產環境的工程化陷阱
在 AI Lab 的日常交付中，我們經常遇到一個現象：一個 Agent 在 Notebook 或簡單的 Gradio Demo 中表現驚豔，但一旦進入生產環境，其可靠性會迅速下降。這種從「實驗室 Demo」到「生產級產品」的落差，正是 AI 工程化的「最後一哩路」。
小團隊如何給 AI Agent 分責任
AI 團隊最容易出問題的地方，不是沒有 agent，而是所有 agent 都「好像負責」。只要責任邊界不清楚，發布鏈路就會變成一串漂亮的状态詞：已生成、已檢查、已同步、已完成。真正出事時，沒人能說清楚是哪一步漏了證據。
一鍵安裝為什麼比說明文件更重要
許多技術產品會把「會不會安裝」當成使用者的問題。說明文件寫清楚了，指令列出來了，相依套件版本也標好了，剩下的似乎就該由使用者自己解決。
設備身分統一為什麼會改變遠端連線體驗
遠端控制產品裡，最容易讓使用者困惑的不是連線按鈕在哪裡，而是「我到底要連哪一台設備」。
從重複發布到內容門禁：一次日更系統的修復記錄
這幾天的 SFD 日更暴露了一個典型問題：系統能按時發布，卻沒有判斷「今天是不是又在講同一個主題」。從表面看，文章有標題、有封面、有三語版本、公開頁面也能打開；但連續幾天的科普內容都圍繞 AI 記憶、Context Window、RAG、Long-term Memory 打轉，讀者看到的是重複，而不是更新。
別讓「AI 交付」變成「AI 幻覺」：從 10 個真實專案看 AI Lab 的工程化陷阱
在許多 AI Lab 或新創團隊中，最常見的一個場景是：研究員在 Notebook 裡跑通了一個 Demo，指標驚人，然後信心滿滿地交給工程團隊：「邏輯很簡單，就是調個 API + 一個 Prompt，趕緊上線。」