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AI 工程化
这里聚合所有与 AI 工程化 相关的文章与指南。
量化系统开发实战 2026/3/28
量化交易系统开发实录（七）：AI 工程化落地——从 speckit 到 BMAD
以交易日历与日线聚合需求为单一案例，解释 AI 工程化如何通过规格驱动、BMAD 角色交接和人工质量门禁进入真实量化系统交付。
AI 工程化 Speckit Bmad Agent Systems Development Workflow Prompt Engineering
Java 2026/4/6
Spring AI 与 LangChain4j：企业级 AI 应用边界
区分 Spring AI 官方 API、LangChain4j 抽象、示例封装和企业级 AI 运行治理。
Java Spring Ai Langchain4j AI 工程化
AI 编程评估 2026/3/30
从交付到训练：如何把AI编程协作变成Coding Mentor数据闭环
AI编程助手真正的组织价值，不只是提高交付速度，而是在每一次需求拆解、代码生成、评审修正、测试验证和上线复盘中沉淀可训练、可评估、可复用的导师信号。本文重构AI训练、AI辅助产品工程化交付、高质量SFT数据沉淀与模型评估的闭环框架。
Ai Coding Mentor Evaluation System Original Interpretation Data Flywheel AI 工程化 Sft Training
Agent Harness 2026/3/25
Agent Harness 不是配角，而是 2026 年 AI 工程最被低估的主战场
真正决定 agent 上限的，往往不是模型本身，而是围绕模型组织起来的 harness。本文基于 LangChain 对 agent harness 的拆解，延展出我对文件系统、代码执行、上下文管理、验证闭环与长时任务续航能力的完整理解，也解释了为什么 2026 年 AI 工程竞争的重心，正在从'模型能力'转向'工作系统设计'。
Agents Harness Context Engineering AI 工程化 Langchain
AI 原生应用架构 2026/3/13
原创解读：LLM微调的艺术——从数据准备到模型炼成
深入探索大语言模型微调的完整实践路径，从数据准备的工程思维到模型训练的细节把控，揭示让通用AI变身领域专家的关键方法论
Llm Fine Tuning Data Preparation Sft AI 工程化 Original Interpretation
Agent 系统构建 2026/3/11
原创解读：AI Agent系统失败模式的深度剖析
基于多Agent系统实践经验的失败模式分析，结合科幻文学的预见性思考
Ai Agents Failure Modes Multi Agent Systems AI 工程化 Original Interpretation
AI 工程化实践 Guide
AI 工程化落地实践地图
围绕 BMAD、Speckit 与规范驱动开发的 AI 工程实践指南。
Bmad Speckit AI 工程化 Spec Driven Development