Stack
一套现代 AI 开发栈。
从模型选择到 Agent 运行时，再到检索、评测与人工确认，保持栈尽量简单。
Models
Reasoning models用于规划、复杂分析和长任务。
Fast models用于分类、抽取、改写和简单工具调用。
Agent layer
MCP工具与上下文协议层。
Sandbox隔离代码执行、文件操作和浏览器自动化。
Tracing记录模型调用、工具链路、延迟和失败原因。
Evals版本化任务集、成功标准与回归测试。
Knowledge
Hybrid retrieval关键词、向量与结构化查询组合使用。
Context engineering只给模型当前任务真正需要的信息。
Model routing按照质量、速度和预算选择模型。
Human review在高风险动作前保留显式确认。