AI Agent 與開發 第 16 頁

三款本機 Coding Agent 不該靠印象選。本文釘選可核對版本，教你接同一 endpoint、建立兩軌同題基準、盲評 patch 與保存完整 ledger，再依工作方式做決策。

Wayfinder 把跨 Session 決策搬進 map 與 tickets，但多文件不等於少失真。這份教學用六項指標與停止規則，帶你建立一套不捏造結果的 A/B 驗收法。

LLM 擅長理解模糊意圖，卻不該裁決價格、政策或不可逆動作。本篇用一筆訂單示範 Deterministic Core × Probabilistic Edge：從決策矩陣、typed schema、pure function 到故障注入與 fail-closed，做出可驗證的 AI 管線。

用同一批畫面公平比較 DeepSeek 原生 Vision 與 ModLens：釘選版本與 provider、建立 24-case blind manifest、拆解 OCR／動作／延遲／成本，並用 fresh-nonce gate 設計 fail-closed fallback。

Sandbox 只能隔離環境；這篇用身分、權限、撤銷、歸因四道閘門與可執行 Python lab，教你管住 Agent 代表使用者呼叫真實 API 的執行路徑。

MCP 工具搜尋如何避免 Agent 一開始吞下整套 Schema？這篇用 7 步建立 Search、Inspect、Execute 代理層，並用 A/B Test 驗收 Token、延遲、錯選工具與安全風險。

Mistral Agentic Search 把 RAG 從一次檢索改成會搜尋、開啟、導航、閱讀與 grep 的 Agent 迴圈。本文核對 26.7%→86%、token 與延遲數字，拆解真正增益、廠商測試限制，以及導入前該跑的三層 A/B 測試。

從 rc.2 原始碼拆解事件日誌、重複提醒、截斷揭露、Code Mode 權限管線與 Ralph handoff，並修正兩個常見誤解。

Huzzah 把一次性 Prompt 變成可持續編輯的偽代碼。本文從安裝開始，帶你設計三輪修改、diff、逐行對照與驗收測試，並釐清它與 Chat、Git、ADR、spec 的分工與失敗邊界。