2026年第31周周报

学了

1. 学习 AI Agent 的可观测性、Token 预算、上下文压缩、证据复用及成本与延迟评测方法。
2. 深入理解 Content 与 DAM 跨服务审批、素材引用、身份绑定、防重放及一致性补偿机制
3. 复盘个人项目从 Toy Project 演进为持续可用生产系统的工程实践

做了

1. Ship：完成 AI 性能可观测性基线，实现 Web、MCP、Go 和 Eval 全链路遥测，并梳理 Agent 上下文、图表回退、证据复用及小程序外部接入方案。
2. Content/DAM：完成 Content 侧集成能力建设与全路由验收，修复素材文件悬空问题，剩余真实 DAM 联合验收。
3. 工程沉淀：完成 Ship 生产化复盘、Content 域工程实践及营销 Agent 事实分级与证据链三篇技术文章

展望

1. Ship：按既定路线继续实施 Agent 上下文治理、缓存与成本优化、证据复用和真实评测。
2. Content/DAM：补齐真实身份数据、Provider、监控告警、跨浏览器及 Canary/Rollback 联合验收
3. 外部接入：继续细化小程序接口、租户权限、订阅通知与个人信息授权方案
4. 知识沉淀：持续整理生产故障、架构决策和项目经验，完善博客与面试表达