笔记
关于应用 AI、知识治理与 B2B 独立站的偶发写作，不写废话。
2026年8月23日
企业级上下文工程平台：购买、集成还是定制开发？
企业上下文工程平台、工具与服务的实用选型指南：理解产品类别、比较关键能力，并判断哪些应该购买、集成或定制开发。
阅读2026年8月19日
你的知识库准备好迎接 AI 了吗？12 条自检清单
在部署 RAG 或 AI Agent 之前，先检查你的知识是否准确、现行、有权属、可结构化、有权限、可追溯。用这份 12 条清单打分，并知道先修哪一项。
阅读2026年8月19日
AI Agent 治理：权限、身份与人工审批
AI Agent 需要的不只是模型护栏。企业级 agent 必备的七项控制：身份、认证、授权、数据边界、工具边界、人工审批，以及带急停开关的审计。
阅读2026年8月19日
Agentic RAG vs 传统 RAG：什么时候值得上
Agentic RAG 会规划、检索、评估证据、再检索::复杂问题得到更好的答案，代价是延迟、成本和新的失败模式。一份诚实的决策框架：什么时候传统 RAG 仍然够用。
阅读2026年8月19日
上下文工程：企业 AI 为什么不能只靠提示词
上下文工程设计的是 AI 系统被允许知道、看到、记住、检索和执行什么::而不只是提示词怎么写。企业真正需要的七层上下文栈，以及为什么更好的提示词救不了坏掉的上下文架构。
阅读2026年8月19日
Forward Deployed Engineer vs 解决方案工程师 vs 顾问
FDE 在你的业务里构建并拥有生产系统；解决方案工程师服务于某一个产品的销售；顾问诊断并给建议。你的公司到底需要哪一个——按阶段、按交付物拆开讲清楚。
阅读2026年8月19日
如何雇佣 Forward Deployed Engineer：全职、fractional 还是顾问
该全职招一个 FDE，还是用 fractional 模式？成本、权属、周期与范围的老实对比——包括哪些情况你根本不该请 FDE。一份写给雇人一方的采购指南。
阅读2026年8月17日
会引用来源的 AI 客服，赢过只会猜的聊天机器人
AI 客服败在信任而不是技术。来源引用、诚实转人工、干净的知识底座，如何把一个聊天机器人变成凌晨两点也在赢单的前台。
阅读2026年8月15日
知识治理：企业 AI 计划里最重要、最累、最脏的活
为什么企业 AI 项目败在混乱的知识而不是弱模型。知识治理具体在做什么：真实案例、流程图对照、以及一个务实的 90 天起步方案。
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