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你是否曾感觉，与 AI 协作编程时，与其说是在下达精确指令，不如说是在营造一种“氛围”或“感觉”，引导它走向你期望的解决方案？

在开发在线客服、远程协作或在线教育平台时，“同屏共享”是一个绕不开的核心功能。许多团队在技术选型时，第一反应可能是：“这不就是把一端的画面数据，通过WebSocket发到另一端吗？”

听起来很简单，但这个看似直观的方案，却隐藏着可能导致项目延迟甚至失败的巨大技术陷阱。今天，我们就来深入探讨构建一套高性能、可扩展的在线同屏服务的正确姿势，并揭示其中两个关键角色——“活动总指挥”（信令服务器）与“超级分发机”（SFU媒体服务器）的秘密。

摘要：随着 AI Agent 从理论走向实践，如何构建一个稳定、可扩展且可靠的生产级系统成为核心挑战。本文深入探讨了 Shopify 工程团队在打造其 AI 助手 Sidekick 过程中的经验教训，重点介绍了他们为解决“工具复杂性问题”而设计的 JIT（Just-in-Time）指令架构，以及如何建立一套与人类判断对齐的、可信赖的 LLM 评估体系。

摘要：模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）为 AI 代理与外部数据和服务的交互提供了一个开放标准。它并非万能灵药，但在特定场景下能发挥巨大价值。本文旨在剖析 MCP 的核心优势、适用场景与潜在风险，帮助你判断它是否适合你的下一个项目。

AI Agent 正在从实验性技术转变为企业运营的核心组成部分。但一个能在演示中完成任务的原型 Agent，与一个能在生产环境中可靠运行、处理高风险任务的生产级 Agent 之间，存在着巨大的鸿沟。其根本区别在于一个更成熟、更严谨的操作生命周期。