Agent 工程系统学习第 11 章：Agent 攻击面 = 传统 Web + 模型新面。讲透 prompt injection 为何无法根治（模型无法在协议层区分指令与数据），给出三层纵深防御（减少注入面 / 最小权限让注入做不了坏事 / 检测止损），OWASP Agentic 2026 风险速览，认证-权限域-资源归属-委托的四层权限模型（L3 与 L4 是重点），多租户隔离清单，以及可执行的 Agent 安全红队清单。

Evaluations of LLM systems routinely average over small prompt sets and report models as a ranked table. We ask how much…

IT之家 9 月 17 日消息，低功耗 FPGA 企业 Lattice（莱迪思）当地时间昨日宣布推出 FPGA 开发 AI 辅助工具 Radiant、安全控制 FPGA 新品系列 Mach-N2。 Prompt 以 Lattice 经过验证…

RAG 把外部内容拼进 prompt，等于亲手打开了指令与数据的边界：恶意文档可以借「检索」进入上下文操纵模型（间接提示注入），污染语料可以直接扭曲答案（语料投毒）。本文讲清两类攻击的机制与真实形态、防护的纵深组合，以及「检索内容永远当数据」这条核心纪律。

KV Cache 让一次推理不用重算历史 token，但多轮对话每次都把 10 万字的 system prompt 重发一遍——前缀缓存回答的是「相同前缀算一遍就够，能不能跨请求共享」。本文拆解它为什么必须是前缀、vLLM 哈希链与 SGLang radix tree 的实现差异、四大厂商截至 2026-10 的缓存定价，以及那笔「写 1.25 倍、读 0.1 倍」的账什么时候是赚的、什么时候反亏 25%。

Oct 8, 2026 Nano Banana Pro prompted by THE DECODER Key Points A chain of vulnerabilities in Amazon's Bedrock AgentCore …

文婷* 2026-09-29 15:59:46 来源：量子位 文婷 发自 凹非寺 量子位 | 公众号QbitAI 别眨眼。** 星空下，一辆白橙色的反重力赛车如利刃出鞘，猛地切进弯道，丝滑拐弯，在赛道上拖拽出一道道冰蓝光带，溅起金黄色的摩…

Google has released Gemini 3.8 Flash TTS and Gemini 3.8 Flash-Lite TTS, 2 new text-to-speech models in its Gemini Audio …

Video generation begins in text space by authoring a cinematic screenplay, then materializes into pixels. As contemporar…

Text-guided image editing must introduce the requested changes while preserving unrelated source content. Diffusion-base…

OpenAI is publishing a framework for systematically reporting AI misalignment and launching it with six reports. In one …

Training prompts in online reinforcement learning (RL) differ substantially in how informative they are for the current …

Large language model (LLM)-based multi-agent systems (MAS) achieve strong performance by employing specialized multiple …

On-policy distillation (OPD) accelerates post-training by providing dense token-level supervision from a frozen teacher …

检索回来的片段直接塞给模型，是 RAG 里被省略最多、也最该做的一段工程：去重、排序、压缩、位置摆放、预算分配，每一步都直接影响答案质量。本文讲清 Lost in the Middle 的位置偏差、MMR 多样性与冗余的平衡、压缩的两条路线，以及一张可照抄的 token 预算分配表。

We propose BrickBench, a benchmark for agentic text-conditioned LEGO-set design. Given a prompt, an agent is tasked with…

Web agents complete user requests by reading and acting on pages that third parties write, so an instruction planted on …

Agent 工程系统学习第 3 章：上下文工程取代 prompt engineering 成为核心技能。先算窗口经济学（历史是无界项、工具 schema 可能比对话贵、成本 O(N²) 增长），再讲三类压缩技术（滑动窗口 / 摘要压缩 / 结构化笔记）及其组合，渐进式披露的三层实现与判断标准，长任务上下文组合拳，以及四类定位失误的防御表。

Prefill and decode reward different approaches to quantization: low-precision arithmetic accelerates prompt processing, …

基于 2026-09-22 独立研究整理：拆解 Meta Muse 的三层产品谱系与时间线、Secure VM 六层防护（凭据代理替换 / tainted egress / 审批绕过模型）、Muse Spark 1.3 能力口径（AA 指数 61–62 vs Claude Fable 5.1 的 66）、定价与商业模型、三情景推演与风险矩阵，并给出核心判断——Agent 的天花板由平台开放意愿决定，而非模型智力。

Runway wants to stream AI video as users prompt it, rather than make them wait for finished clips. The approach builds o…

系列第 ③ 篇，对应技能地图第 2 格「Grounding」。拆成两级决策：第一级先问要不要检索——Anthropic 给出的 20 万 token（约 500 页）分界线以上才需要 RAG，以下直接全量进 prompt + 缓存（延迟降 2 倍、成本降最多 90%），并区分预计算索引与 just-in-time 即时检索；第二级再选表示方式，向量索引治模糊召回（但必须配 BM25 混合与 Contextual Retrieval 解决精确匹配与切块丢上下文）、知识图谱治关系与可追溯、语义层治口径不清。附可量化收益表（检索失败率 5.7% → 3.7% → 2.9% → 1.9%）、四个实现注意项、context rot 与上下文压缩/笔记/子智能体三件套，以及一张可抄的选型决策树。

Realtime spoken interaction demands deep reasoning, prompt responses, and fluid turn-taking. We present StepAudio 3 Real…

Agent harnesses (the system prompt, tool set, execution hooks, and context-management scaffolding around a model) are a …

Model misalignment, prompt injection, or operator misuse could lead AI agents operating frontier-lab accounts to exfiltr…

用户第二轮问「那它支持导出吗」——这三个字没法直接检索。多轮对话 RAG 的核心动作是 condense：用对话历史把带指代、带省略的追问改写成独立完整的问题再去检索。本文讲清指代消解与历史压缩的做法、改写偏移的坑、以及「检索结果也要进历史」这个常被忽略的细节。

向量检索的粒度是个两难：块太小匹配得准但上下文残缺，块太大上下文完整但语义被稀释。父子检索（small-to-big）用「小块检索、大块生成」把两个诉求拆开——索引里存的是子块，命中后回父块。本文讲清它的原理、三种常见形态、最小实现与工程取舍。

用户问「你好」「帮我写首诗」，也被送去向量库里转一圈——检索噪声污染回答，还白烧延迟和成本。查询路由是检索之前的分流器：判断这个问题需不需要检索、走哪个索引、要不要追问澄清。本文讲清路由的决策维度、实现谱系（规则→分类器→LLM）、失败代价与降级设计。

「读书给孩子听」的研究里最有价值的发现，不是哪份书单成就了学霸，而是阅读方式的决定性作用——「对话式共读」让孩子从听众变成讲述者，语言与认知的收益成倍放大。本文讲清共读各月龄的正确姿势、照本宣科与对话式阅读的差异、以及「孩子只听同一本书」这个经典问题的科学答案。

「这本书的核心论点是什么」「三个季度业绩的整体趋势如何」——这类需要通读全库的问题，切块检索天然答不好：证据散在几十个块里，谁也匹配不上查询。RAPTOR 对分块递归聚类、逐层生成摘要，建出一棵可检索的摘要树。本文讲它与 GraphRAG 的分工、构建成本与适用边界。

RAG 系统最伤信任的时刻，不是「答不出来」，而是「一本正经地答错」。拒答机制的目标是让系统在该沉默时沉默：检索层无料就明说，生成层答案没依据就降级，输出前再加一道 groundedness 校验。本文讲清三道防线的实现、阈值设计与「拒答不冷漠」的体验设计。

RAG 区别于裸聊天的核心承诺是「答案有据可查」——但很多系统的引用是装饰品：编号对不上、引用了上下文里没有的来源、或干脆一句「根据资料」。本文讲清引用体系的完整链路：chunk 稳定标识、生成时的引用协议、后校验防编造、句子级 attribution 与前端呈现。

一份可直接用于团队分享的 Agent 沙箱全景：从进程级到 microVM 的五级隔离谱系、「请求→供给→执行→回收」主流程、六大能力组清单，以及从单沙箱限额到高密度超卖的四层资源并发控制，综合本站知识库 13 篇沙箱主题文章写成。

RAG 一次问答要过检索、重排、生成三道工序，成本与延迟都厚。语义缓存在最前面加一道判断：这个问题以前问过吗——不是字符串相等，而是语义相似。《本文讲清缓存键的三层设计、相似阈值的调法、失效机制的坑，以及权限差异这个最容易被忽略的雷。

固定流水线「每问必检索」对闲聊是浪费、对复杂问题又不够。Self-RAG 的思路是让模型在生成过程中自主决策：要不要检索、检索到的片段可不可信、答案有没有被证据支撑。本文讲清 Self-RAG 与 CRAG 两种自适应检索范式、轻量工程实现与成本账。

2026 年 10 月，开源编码智能体 OpenCode 的控制台被入侵，1.4% 关联用户的 Anthropic、OpenAI、Google API 密钥可能外泄。本文从这起事件出发，把编码智能体的凭据失守路径拆成三条——指令文件劫持、运行时反馈注入、存储与供应链薄弱——每条都配真实事件与实验数据，再给出从短时效凭据到出口管控的四层防御工事，以及一份今天就能动手的工程清单。

当日涨星 1118 的 MIT 开源桌面工作台：拆解它的消息总线准入规则、dispatch_to/hand_off_to/run_worker 三件套、从单一容量推导全部阈值的上下文预算、反射调度器与技能结晶，给出五类可复现场景与横向对比，并如实标注不做 worktree 隔离、打包版需登录、效果数字多为自述等边界。

Anthropic Applied AI 团队 2026-10-22 发文《When to fold subagents into your main agent loop》：跨部署对比显示，一个带 skills 渐进披露的单代理主循环，质量上常同时打赢「一个提示词包打天下」与「子代理舰队」两种设计，延迟还常低一半。本文精读原文与配套迁移套件 single-agent-loop-kit，梳理大组织代理架构的五类病、子代理的三条保留判据、四步迁移法，并对照 Cognition 的反方观点与社区批评。

当日涨星 920 的开源编码智能体控制面：拆解它「执行留在环境侧」的三层架构、SQLite 事件溯源与意图/副作用分离、跨 provider 的 delta handoff 图模型、五类可复现场景与横向对比，并如实标注默认 Full access 权限、只到 worktree 的隔离与 0.1.x 早期风险。

obra/superpowers 单日再涨 1,096 星。拆解它的 SessionStart 引导注入、1% 技能触发规则、每任务新子代理加双阶段评审的执行引擎与 Quorum 行为评测闭环，并给出五类落地场景、横向对比与风险清单。

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Oct 25, 2026 Nvidia Labeling one hour of robot video for 72 cents instead of $88 is what Nvidia promises with Flora, its…

Oct 25, 2026 Nano Banana Pro prompted by THE DECODER Key Points Anthropic recommends that companies evaluate whether the…

IT之家 10 月 25 日消息，据 Geekcon 公众号，知名黑客赛事 GEEKCON 2026 上海站于昨日正式闭幕。 主办方“大牛蛙”表示，今年的 GEEKCON“差点儿流产”，这是因为“今年的 AI 成长太快，几乎已经替代掉人类黑…

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心动网络 CEO 黄一孟开源的多 harness AI Agent 客户端：一个任务中途可切换 Claude Code / Codex / Pi，工作区与记忆保持连续；Orca 提供 Lead/Worker 完整会话级协同，18 个 cindy_orca 工具、可关插件开关与 fail-closed 会话路由。本文拆解架构与五类场景，并如实标注服务端未开源、1893 个开放 issue 等边界。

Together AI 开源的设计 Skill，把「反 AI 味」设计规范写成 16 条硬 Floor、71 组分级 Gate 和 4400 行零依赖 linter，v2 从零重写后单日涨星 567，是当下最值得读的「提示工程工程化」样本。

Most AI chatbots won’t outright tell you who to vote for, but some of the models behind them will. A new study found tha…