Agent 运行时状态机设计：把规划、执行、等待和恢复拆成可验证状态
生产 Agent 不能只有一段 while 循环。本文用显式状态机拆分规划、工具调用、等待确认、恢复和终止状态，并给出转移约束、持久化字段与测试方法。
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Agent 工程
AI Agent、MCP、工具调用、多 Agent 协作
专题
本专题收录 Agent 工程 方向的文章和社区讨论，重点关注真实工程场景、工具选择、实践路径和风险边界。
页面会持续更新，适合作为学习路线、选型参考和技术复盘入口。
Agent 短期能力租约：把最小权限绑定到任务、资源与截止时间
Agent 不应持有覆盖整个会话的万能凭证。本文设计由策略代理签发的短期 capability lease，绑定工具、资源、调用次数、执行者密钥与撤销纪元。
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Agent 工具能力目录：分页发现、Generation 冻结与调用准入
工具列表能拉取成功，不代表 Agent 看到的是完整且仍获授权的能力集合。本文把分页发现、描述符验证、策略过滤和调用绑定组成版本化 catalog generation，阻断半份目录与迟到变更进入执行面。
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Agent 工具输出防线：Schema 验证、内容净化与上下文隔离
工具调用成功不代表返回内容可信。本文设计有界响应 envelope、严格 JSON Schema、类型化事实提取、HTML 与 URL 净化、恶意夹具测试和单工具隔离回滚。
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Agent 不可信数据的污点传播：从检索内容到工具参数的强制隔离
外部网页、RAG 片段和工具结果被摘要后仍然不可信。本文设计随数据跨步骤传播的 taint 标签、确定性 sink 策略、审计事件、攻击测试与隔离回滚。
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Prompt Injection 防御指南：保护 RAG 与 AI Agent 的真实边界
"Prompt Injection 不是靠一句‘忽略恶意指令’就能解决的问题。本文从信任边界、最小权限、内容隔离、工具授权、输出校验和红队测试六个层次构建纵深防御。"
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LLM 工具调用工程化：让 Function Calling 稳定、幂等、可恢复
"Function Calling 的难点不是让模型返回函数名，而是处理选错工具、参数漂移、重复执行、超时与部分成功。本文给出工具契约、执行器、幂等、重试和确认机制的完整设计。"
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Agent 人工复核队列：把人放在高风险决策点，而不是所有步骤后面
人工复核不是简单加一个“确认”按钮。本文设计风险分流、证据包、队列优先级、SLA 和反馈回流，让 Agent 在高风险任务上可控，同时不牺牲低风险自动化效率。
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Function Calling 深度：从工具调用到可靠执行
Function Calling 是 Agent 影响真实世界的接口，但"模型说我要调工具"和"可靠地执行完"之间隔着好几道工程关。本文讲清它的工作机制、并行与多轮调用、参数校验与错误恢复，以及它和 MCP 的关系——把 function calling 从"能跑"用到"生产可靠"。
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MCP 审计日志设计：让每次工具调用都能复盘，但不泄露敏感数据
MCP Server 的审计日志不能只记一行成功或失败。本文设计调用关联 ID、授权决策、输入输出摘要、敏感字段脱敏、保留策略和事件查询方式，为安全与排障提供证据链。
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MCP Elicitation 敏感数据边界：表单、URL 导航与完成证明
URL mode 的 accept 只表示用户同意导航，不代表授权或付款已经完成。本文隔离表单数据与敏感凭据，绑定用户身份、目标域、完成通知和原请求重试。
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MCP 初始化能力冻结：版本协商、握手收据与会话内不变式
initialize 成功不代表双方可以在会话中随意增减功能。本文把协议版本、双方 capability、实现身份与 initialized 边界冻结成可审计收据，阻止旧连接误用新能力。
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