AI Agent 與開發 第 14 頁

需求改對了，文件卻還留著「不要加番茄醬」？這篇用四步拆開現況、決策史與對話殘影，並附 Reviewer Prompt、Stop hook 與 10-case Eval。

供應商總帳答不出哪個客戶、功能或重試在燒錢。本文用可重算案例，教你從 Token Trace 建立每 Attempt Ledger，完成預算閘門、共享分攤、發票對帳與 Chargeback。

用固定版本、雙 profile 與 12 題 A/B Test，公平比較 OpenViking 與 MEMORY.md 的召回、新鮮度、來源、Token、延遲、刪除與安全。

把 Subagent 回傳當不可信輸入：用固定 JSON、工具白名單、唯讀憑證、Sandbox／Hook 與 hash／Restore Drill，建立可重跑的 Claude 子代理防注入流程。

MCP Roadmap 把長任務、HTTP 傳輸、Agent 身分委派、工具結果與漸進式探索列為未來重點。本文逐項拆解哪些能力已進入 2026-07-28 規格、哪些仍是非約束 Roadmap，並用第一原理檢查 DPoP、HTTP over stdio 與大型工具 catalog 的效益、風險和實作驗收指標。

單輪 tok/s 很快，Agent 仍可能卡在長 Context 與 subagent fan-out。本篇用隱私安全的四回合 trace，教你重播 cold、warm、restart，讀懂 TTFT、Prefix Cache 命中與 wall time。

從 Trainer、Gateway、Controller 開始，照官方 Calc-X 一 GPU 路徑保存 baseline、trajectory、reward 與成本，再用 held-out eval 與 reward-hacking 稽核判斷 Agent 是否真的變好。

Munder Difflin 能否讓三個 Agent 比單 Agent 快？本文不造假成績，提供同模型對照、token／wall time 記分、worktree 隔離與故障注入流程。

MTPLX MTP 主打讓 Mac 本機 LLM 大約快兩倍，但真正該量的是合格 Agent 任務 wall time。這篇教你固定模型、cache、sampler 與任務，用 MTP／AR 的 ABBA 對照，再比較 llama.cpp、oMLX，建立品質、記憶體、長 context...