Multi-Agent 上线前最后一关：身份、权限与安全治理
摘要一次请求背后可能经过多个 Agent 与工具，身份、权限与数据边界若未设计，风险会随调用链放大；上线前需做到身份可追溯、权限可收窄、异常可撤销。
博客
文章和短笔记
记录 AI Agent 与软件开发中的实际问题，以及排查和解决过程。
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Multi-Agent 怎么评估？不能只关注最终结果
摘要评估 Multi-Agent 不能只看最终答案，需覆盖 Outcome、Artifact、Component、Trajectory 四层，并记录成本、延迟与稳定性，形成可回归的测试集。
Multi-Agent 出错为什么难查：Tracing、Observability 与调试
摘要Multi-Agent 出错时每步日志都正常，最终结果却是错的，故障难定位。本文说明如何用 Tracing 还原执行链、Metrics 发现异常、Logs 查细节，并借 trace_id、artifact_id 与幂等设计把故障缩小。
会调用 API 只是开始：Computer Use 如何让 Agent 直接操作软件
摘要Computer Use 补齐 API 与 MCP 覆盖不到的桌面软件场景，并把 Observe-Act-Verify 循环、环境状态验证与最小权限隔离统一纳入 Agent 的行动层设计。
Multi-Agent 如何可靠运行：Checkpoint、重试与故障恢复
摘要流程设计正确，并不代表长任务一定能跑完。文章区分流程控制与可靠执行，讲解用于保障 Agent 可靠执行的 Checkpoint、Retry、Idempotency 机制，最后串联一次完整的故障恢复过程。
Multi-Agent 的信息管理：Context、State 与 Memory
摘要区分 Context、State、Memory 的职责边界，给出上下文预算、记忆写入与三层信息分区，用清晰的数据结构替代不断变长的聊天记录。
从 MCP 到 A2A：Agent 如何接入工具、与其他 Agent 协作
摘要比较 REST/RPC、MCP 与 A2A 的适用边界：MCP 统一工具接入，A2A 借助 Agent Card、Task、Message、Artifact 完成独立 Agent 间的任务委派，并给出组合结构。
Multi-Agent 的工作契约：Agent 之间到底应该传什么
摘要以 Research 到 Writer 的交接为例，区分 Message、Task 与 Artifact 的职责边界，用固定 Schema 定义 Agent 间的契约，并给出部分完成状态与大结果引用传递的工程做法。
Multi-Agent 系统的关键：如何决定下一步
摘要Multi-Agent 系统的分水岭是控制流：谁来决定下一步。正文区分顺序、条件、并行三类显式工作流，以及计划式编排、移交与对话式协作三种运行时路径，并给出判断标准。
一个 Agent 不够用了：什么时候才真正需要 Multi-Agent？
摘要梳理单 Agent 与 Multi-Agent 的能力边界，说明专业化、通信、协调与控制流带来的新增机制，并给出架构选择的判断依据。