生产级 AI

将 AI 应用从令人印象深刻的 Demo 转化为可靠的生产级系统，需要严谨的工程化方法、深度的可观测性以及从“提示词工程”向“系统工程”的思维转变。

深入探讨大语言模型应用在生产环境中失败的核心原因，并学习如何通过追踪、评估管线和防护栏（Guardrails）构建可靠的 AI 系统。

一份详尽的 AI 智能体评估指南和清单，涵盖错误分析、数据集构建、评分器设计以及生产就绪性评估。

深入探讨为什么提示工程不足以支撑复杂的 AI 应用，以及如何通过流式工程（Flow Engineering）构建具备架构级可靠性的生产级 LLM 系统。

深入探讨为什么像 Gemini 和 Claude 这样的 LLM 推理能力不足以构建生产级 AI Agent，以及执行运行时如何提供缺失的可靠性层。