MCP 工具 Schema 设计：让模型稳定调用，而不是猜参数
MCP 工具的输入输出 schema 是模型、客户端和业务服务之间的长期契约。本文讲解参数设计、错误模型、分页、兼容性和可测试性，避免工具越多越难用。
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专题介绍
这里聚合 CodeNodeX AI 社区中与 AI Agent 相关的技术文章和讨论，覆盖概念解释、工具对比、工程实践、常见问题和独立开发经验。
如果你正在研究 AI Agent，建议先阅读高质量长文，再参与帖子讨论，形成从理解到实践的完整路径。
大型 Monorepo 的索引新鲜度：为编程 Agent 提供增量上下文
搜索有结果不代表结果属于当前提交。本文用 commit 水位、变更日志、删除与重命名处理、脏工作树覆盖层和原子索引发布保证 Agent 不读取过期符号。
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多 Agent 能力路由：容量准入、背压与负载卸载
按角色名把任务发给“最强 Agent”会忽略工具权限、版本兼容和实时容量。本文用版本化 capability descriptor、分层准入与截止期感知卸载保护交互和关键任务。
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多 Agent DAG 调度恢复：依赖就绪、事件重放与安全重规划
DAG 画出来不等于可恢复。本文把依赖满足、节点尝试、产物提交和图版本拆开，用事件重放与派生就绪集防止重启后漏跑、早跑或重复释放下游。
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多 Agent 结果合并：Provenance、冲突仲裁与原子提交
多个 Agent 返回内容后，拼接或投票都会丢失证据与适用条件。本文设计候选结果血缘、确定性冲突分类、仲裁记录和原子发布，使合并结论可复算、可撤销。
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多 Agent 共享记忆并发控制：版本提交、语义合并与冲突重放
多个 Agent 同时修改共享计划、偏好或结论时，简单最后写入会丢事实。本文用版本命令、单键排序和字段级合并策略控制并发。
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多 Agent 任务 Claim：用 Lease 与 Fencing 阻断迟到 Worker
多个 Agent 竞争同一工作时，带 TTL 的领取记录只能帮助回收，不能阻止旧执行者迟到提交。本文用单调 fencing、尝试身份和副作用登记建立可证明的任务所有权。
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多 Agent 等待图：死锁检测、受害者选择与取消传播
Agent 互相等待结果、锁、审批或容量时，仅靠逐任务超时会把死锁拖成长故障。本文建立带代数的等待图，检测强连通环并用可验证取消收敛释放资源。
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并行编程 Agent 的 Worktree 所有权围栏：阻断越界改写与迟到合并
Git worktree 能隔离索引和工作目录，却不会自动解决文件、生成目标与共享契约的并行所有权。本文用版本化 claim、单调 generation、差异准入和 ref CAS 建立可回收且不可被迟到 Agent 覆盖的集成协议。
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并行工具调用：用因果提交屏障收敛分支结果
同一计划里的工具分支并行完成，并不意味着最快返回者可以先修改事实。本文设计分支结果暂存、依赖闭包、决策版本与事务性提交屏障，让乱序结果只产生一次可解释的下游推进。
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Agent 的记忆系统设计：短期、长期与遗忘
没有记忆的 Agent 每次都从零开始，谈不了"连续协作"。本文讲清三层记忆模型（工作/短期/长期）、长期记忆的存储与检索、最容易被忽略的"写入策略"与"遗忘机制"，以及一个生产级 Agent 记忆系统该怎么搭——记忆不是越多越好，而是越准越好。
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RAG 证据冲突处理：当检索结果相互矛盾时如何停止编造结论
RAG 系统检索到不同版本、不同权限或不同来源的矛盾内容时，不能让模型自行挑一个顺眼的答案。本文设计来源排序、冲突检测、时间语义和安全澄清流程。
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