2023 年是大语言模型落地应用的早期阶段，也是“年薪百万的提示词工程师”刷屏的一年。工业界曾一度将核心精力投射于提示词工程，导致市面上充斥着“万能 Prompt 模板”和“Prompt 圣经”。与此同时，方法论侧也在经历系统化的演进，从早期的少样本提示发展至思维链、思维树等高级策略[1]，与依赖用户直觉的“盲提示（Blind Prompting）”划清了界限[2]。这是上半场的故事：人们在卷“怎么跟 AI 说话”。然而依赖单次交互的“提示-响应”模式所带来的瓶颈也很明显。稍微深度用过 AI 的人都会发现，无论 Prompt 写得多巧，自己仍然充当“人肉缝合怪”的角色——把代码贴进去、复制结果、跑出错、把报错粘回来、改 Prompt、再来一遍。当应用于大型软件工程或复杂业务场景中时，这种瓶颈会被进一步放大。上述单轮交互模式无法支撑多步逻辑推理，亦无法自主维护工具状态或进行跨会话的记忆管理[3]，使得人类研究者在实质上成为了维持系统运转的中转站。
过去一年，我们在从 0 到 1 构建高并发的“旅游规划 Agent”时，踩过不少坑。其中最让人头疼的，不是模型上下文不够长，也不是 API 响应慢，而是一种潜伏在水下的黑产手段——GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）攻击。只需几百条伪造的垃圾语料，就能让大模型产生认知偏差，把虚构的产品或刷榜的黑店包装成“权威推荐”喂给用户。本文将复盘我们在实际业务中遭遇的“AI 投毒”问题，并探讨我们是如何放弃“单体大模型 ReAct 架构”，转而通过多智能体协作、状态驱动的强编排（Orchestrator），以及异步交叉验证机制，在工程架构层面构筑防御体系的。
2026 年，几乎每家企业都在谈 AI Agent。 团队花了三周搭了一个 Agent 原型，接入了内部知识库，看 Demo 效果像那么回事儿。然后呢？上线两周后，Agent 把客户的订单信息张冠李戴，把合同条款搞混，在凌晨三点自动发了一封莫名其妙的邮件。你手忙脚乱地关掉自动化，Agent 又变回了一个需要人盯着的聊天机器人。纯赛博嘉豪！ 这个故事正在无数企业里反复上演。时至今日，模型智能早已不是问题，开源模型们的能力已经足够完成大多数企业任务。问题在于：技术团队在用 Demo 阶段的工程方法论，去解决生产阶段的系统问题。 过去四年，AI 工程领域范式迁移轮替了四遍。从 2022 年的 Prompt Engineering，到 2025 年的 Context Engineering，到 2026 年初的 Harness Engineering，再到 2026 年中的 Loop Engineering。 每一次演进到底是"新瓶装旧酒"的造词游戏，还是工程关注点的实质性跃迁？这个问题每个人都有自己的观点，但不可否认的，从 Prompt 到 Loop，改变早已在不经意间悄然发生。
Agent 评测是把「不稳定的智能行为」持续收敛成「可发布的工程质量」，不是上线前抽查。和传统软件相比，Agent 的输入、输出和状态空间都更开放：用户表达不可穷举，模型输出有随机性，多轮对话会累积上下文，工具调用还会改变系统状态。也就是说，Agent 从 Demo 到生产可用，真正要跨过的是三道门槛：非确定性（同样输入不一定同样输出）、黑盒化（内部决策过程不透明）和错误级联放大（前一步小错会在后续被放大）。
6月30日，美团正式发布新一代万亿参数大模型 LongCat-2.0，并将对外开源。 作为业界首个在五万卡国产算力集群上完成全流程训练与推理的万亿参数模型（总参数 1.6 T，平均激活约 48 B，动态范围 33B~56B），LongCat-2.0 从零开始预训练，原生支持 1M 超长上下文，其架构设计自始至终围绕一个核心目标：让模型在真实的 Agentic Coding 任务中，更高效、更稳定地完成代码理解、生成与执行。 正式版发布前， LongCat-2.0 预览版本已通过 OpenRouter 平台和 longcat.ai 面向全球开发者开放调用—— 截至目前该模型已跻身 OpenRouter 全球大模型调用量前三，月调用量在 Hermes、Claude Code 和 OpenClaw 分列全球第一、第二和第三位，成为最受全球 Agent 开发者欢迎的模型之一。
本文介绍了一种基于 search_after + Redis 多级锚点缓存的Elasticsearch深度分页跳页方案。针对Elasticsearch原生不支持随机跳页的限制，通过三轮优化——分段预热缓存、最近锚点定位 + Elasticsearch查询提速（禁用 _source/关闭 track_total_hits）、大区间预热 + 小分页精细锚点——将 50 万数据量下的任意跳页响应时间从 10 分钟级优化至 1 秒以内。
