https://yosgi.github.io/zh/tags/ai-systems/Recent content in AI Systems on YosgiHugozhMon, 29 Jun 2026 09:20:52 +0000https://yosgi.github.io/zh/post/%E4%BD%BF%E7%94%A8-agent-%E8%BF%9B%E8%A1%8C-3d-%E5%9C%BA%E6%99%AF%E7%9A%84%E8%B5%84%E4%BA%A7%E8%AF%86%E5%88%AB%E6%A0%87%E6%B3%A8%E4%B8%89/Sun, 21 Jun 2026 10:00:00 +1200https://yosgi.github.io/zh/post/%E4%BD%BF%E7%94%A8-agent-%E8%BF%9B%E8%A1%8C-3d-%E5%9C%BA%E6%99%AF%E7%9A%84%E8%B5%84%E4%BA%A7%E8%AF%86%E5%88%AB%E6%A0%87%E6%B3%A8%E4%B8%89/让扫描结果落到正确的位置https://yosgi.github.io/zh/post/%E4%BD%BF%E7%94%A8-agent-%E8%BF%9B%E8%A1%8C-3d-%E5%9C%BA%E6%99%AF%E7%9A%84%E8%B5%84%E4%BA%A7%E8%AF%86%E5%88%AB%E6%A0%87%E6%B3%A8%E4%BA%8C/Sat, 20 Jun 2026 14:11:11 +1200https://yosgi.github.io/zh/post/%E4%BD%BF%E7%94%A8-agent-%E8%BF%9B%E8%A1%8C-3d-%E5%9C%BA%E6%99%AF%E7%9A%84%E8%B5%84%E4%BA%A7%E8%AF%86%E5%88%AB%E6%A0%87%E6%B3%A8%E4%BA%8C/如何把 2D 检测和 3D 验证拆成两个阶段，在数字孪生工厂的资产标注中降低误报，并定位下一步的召回率瓶颈https://yosgi.github.io/zh/post/%E4%BD%BF%E7%94%A8agent-%E8%BF%9B%E8%A1%8C3d%E5%9C%BA%E6%99%AF%E7%9A%84%E8%B5%84%E4%BA%A7%E8%AF%86%E5%88%AB%E6%A0%87%E6%B3%A8%E4%B8%80/Fri, 19 Jun 2026 09:46:11 +1200https://yosgi.github.io/zh/post/%E4%BD%BF%E7%94%A8agent-%E8%BF%9B%E8%A1%8C3d%E5%9C%BA%E6%99%AF%E7%9A%84%E8%B5%84%E4%BA%A7%E8%AF%86%E5%88%AB%E6%A0%87%E6%B3%A8%E4%B8%80/如何把 3D 自由探索改成可度量的覆盖扫描，并将数字孪生工厂中的阀门盘点召回率从约 40% 提升到约 90%https://yosgi.github.io/zh/post/%E6%88%91%E4%BB%AC%E6%80%8E%E4%B9%88%E6%8A%8A-2d-%E5%9B%BE%E7%BA%B8%E6%8E%A5%E8%BF%9B-3d-%E5%9C%BA%E6%99%AF/Fri, 12 Jun 2026 11:28:21 +1200https://yosgi.github.io/zh/post/%E6%88%91%E4%BB%AC%E6%80%8E%E4%B9%88%E6%8A%8A-2d-%E5%9B%BE%E7%BA%B8%E6%8E%A5%E8%BF%9B-3d-%E5%9C%BA%E6%99%AF/这篇文章复盘了一个工程图理解项目：我们最初只是想提取图纸文字，后来发现真正重要的是文字、符号、位置和连接关系，于是把 2D 工程图解析成结构化数据，并映射到 3D 数字孪生场景里https://yosgi.github.io/zh/post/%E4%B8%80%E6%AC%A1-mcp-as-code-%E7%9A%84%E9%87%8D%E6%9E%84%E5%B0%9D%E8%AF%95%E4%BB%A5%E5%8F%8A%E5%AE%83%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%B2%A1%E6%9C%89%E6%8C%89%E9%A2%84%E6%83%B3%E5%B7%A5%E4%BD%9C-1-/Mon, 25 May 2026 14:50:20 +1200https://yosgi.github.io/zh/post/%E4%B8%80%E6%AC%A1-mcp-as-code-%E7%9A%84%E9%87%8D%E6%9E%84%E5%B0%9D%E8%AF%95%E4%BB%A5%E5%8F%8A%E5%AE%83%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%B2%A1%E6%9C%89%E6%8C%89%E9%A2%84%E6%83%B3%E5%B7%A5%E4%BD%9C-1-/一次 MCP-as-Code 重构复盘：它缓解了上下文压力，但也放大了交互场景中的延迟和运行时失败成本。https://yosgi.github.io/zh/post/%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88-tool-%E5%92%8C-code-%E5%9C%A8-agent-%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%87%8C%E4%BC%9A%E4%BB%A5%E4%B8%8D%E5%90%8C%E6%96%B9%E5%BC%8F%E5%A4%B1%E8%B4%A52/Mon, 25 May 2026 14:50:20 +1200https://yosgi.github.io/zh/post/%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88-tool-%E5%92%8C-code-%E5%9C%A8-agent-%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%87%8C%E4%BC%9A%E4%BB%A5%E4%B8%8D%E5%90%8C%E6%96%B9%E5%BC%8F%E5%A4%B1%E8%B4%A52/Tool 和 Code 不只是表达能力不同，它们也会在不同时间失败。本文解释为什么多轮 Agent 系统会放大这种差异。https://yosgi.github.io/zh/post/tool-%E7%94%A8%E6%9D%A5%E6%8E%A7%E5%88%B6code-%E7%94%A8%E6%9D%A5%E5%88%86%E6%9E%903/Mon, 25 May 2026 14:50:20 +1200https://yosgi.github.io/zh/post/tool-%E7%94%A8%E6%9D%A5%E6%8E%A7%E5%88%B6code-%E7%94%A8%E6%9D%A5%E5%88%86%E6%9E%903/在大规模 Agent 系统里，纯 Tool 容易被上下文拖垮，纯 Code 又会带来过高延迟。本文结合真实实验，介绍一种通过 “Context Off-Ramp” 在 Tool 与 Code 之间切换的双轨执行架构。https://yosgi.github.io/zh/post/ai-%E4%B8%8D%E4%BC%9A%E6%9D%80%E6%AD%BB%E8%BD%AF%E4%BB%B6%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88-%E5%AE%83%E5%8F%AA%E4%BC%9A%E6%9D%80%E6%AD%BB%E6%88%91%E4%BB%AC%E6%9C%80%E8%AE%A8%E5%8E%8C%E7%9A%84%E9%82%A3%E9%83%A8%E5%88%86%E5%B7%A5%E4%BD%9C/Thu, 21 May 2026 23:28:56 +1200https://yosgi.github.io/zh/post/ai-%E4%B8%8D%E4%BC%9A%E6%9D%80%E6%AD%BB%E8%BD%AF%E4%BB%B6%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88-%E5%AE%83%E5%8F%AA%E4%BC%9A%E6%9D%80%E6%AD%BB%E6%88%91%E4%BB%AC%E6%9C%80%E8%AE%A8%E5%8E%8C%E7%9A%84%E9%82%A3%E9%83%A8%E5%88%86%E5%B7%A5%E4%BD%9C/这场争论，已经太熟悉了https://yosgi.github.io/zh/post/%E4%BD%A0%E7%9A%84-agent-%E5%9B%9E%E7%AD%94%E4%B8%8D%E4%B8%80%E8%87%B4-%E4%B8%8D%E6%98%AF%E5%9B%A0%E4%B8%BA%E5%AE%83%E7%AC%A8-%E8%80%8C%E6%98%AF%E5%9B%A0%E4%B8%BA%E5%AE%83%E6%9C%89%E5%A4%AA%E5%A4%9A%E8%B7%AF%E5%BE%84/Thu, 21 May 2026 22:22:58 +1200https://yosgi.github.io/zh/post/%E4%BD%A0%E7%9A%84-agent-%E5%9B%9E%E7%AD%94%E4%B8%8D%E4%B8%80%E8%87%B4-%E4%B8%8D%E6%98%AF%E5%9B%A0%E4%B8%BA%E5%AE%83%E7%AC%A8-%E8%80%8C%E6%98%AF%E5%9B%A0%E4%B8%BA%E5%AE%83%E6%9C%89%E5%A4%AA%E5%A4%9A%E8%B7%AF%E5%BE%84/用 Skills 稳定 Agent 的工具路径https://yosgi.github.io/zh/post/%E5%85%B3%E4%BA%8E%E6%B7%B7%E5%90%88%E6%9E%B6%E6%9E%84/Tue, 03 Feb 2026 22:18:14 +1300https://yosgi.github.io/zh/post/%E5%85%B3%E4%BA%8E%E6%B7%B7%E5%90%88%E6%9E%B6%E6%9E%84/一、Off-ramp 机制本身（控制策略层） 1️⃣ 2000 token 的拐点是怎么验证出来的？ 你可以问： 你们是否做过不同注入长度（比如 500 / 1000 / 2000 / 4000）的 precision / recall 的对比曲线？ 看点： 这是“经验阈值” 还是“实验拐点” 这是判断他是否具备系统调参能力的关键。 2️⃣ 阈值是固定 2000，还是可配置、可动态调整？ 你可以问： 不同模型、不同场景（比如不同 entity 类型），阈值是否一样？ 看点： 是否已经意识到模型差异、任务差异 有没有做成配置/策略，而不是常量 3️⃣ 你们是否只在 tool → code 这一处做 off-ramp？ 你可以问： 是否存在 code track 中再次回退或分流的情况？ 还是整个 pipeline 只允许一次切换？ 看点： 他对整个执行状态机是否有完整模型 还是只做了一次硬切 二、UUID 丢失与引用稳定性（你抓到的核心薄弱点） 4️⃣ UUID 丢失发生时，系统现在是如何处理的？ 你可以直接问： UUID 字段缺失或数量不匹配时，是： 自动重试？ 自动改走 code track？ 还是直接失败？ 看点： 是否存在自动校验与恢复机制 还是靠 off-ramp 兜底 5️⃣ 你们是否统计过“错误类型分布”？ 你可以问：https://yosgi.github.io/zh/post/%E5%88%9D%E6%AD%A5%E5%B0%9D%E8%AF%95%E6%9E%84%E5%BB%BA-mcp-%E5%B7%A5%E5%85%B7%E7%9A%84%E7%BB%8F%E9%AA%8C/Thu, 29 Jan 2026 17:45:36 +1300https://yosgi.github.io/zh/post/%E5%88%9D%E6%AD%A5%E5%B0%9D%E8%AF%95%E6%9E%84%E5%BB%BA-mcp-%E5%B7%A5%E5%85%B7%E7%9A%84%E7%BB%8F%E9%AA%8C/如何把 6,000 个 Token 压缩到 500 个