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证据在源头可能是正确的，但在经过解析、规范化、分块、检索和上下文组装之后，仍可能变得不可靠。证据保全链追踪的是身份、来源、范围和含义是否在整个AI流水线中得以保留。

找到相关文档还不够。AI系统还需要区分哪些来源是当前的、权威的、适用的和可追溯的，哪些来源只是看起来相似。检索权威层定义了这种来源选择的边界。

并非所有被支持的答案都与其证据同样接近。证据距离是一种实用的方式，用来描述一个AI主张与可直接检验的证据之间相隔了多少次转换、摘要、假设和推理步骤。

主权人工智能关乎对模型、数据、基础设施、软件、运营和战略依赖的有效控制——而不仅仅是人工智能模型托管在哪里。

MLOps 运维机器学习系统；LLMOps 将这些实践扩展到围绕大型语言模型的提示、上下文、检索、提供商、工具、评估和运行时行为。

模型上下文协议通过标准的客户端-服务器边界，将AI应用程序连接到外部工具、资源和提示。了解MCP能做什么、不能做什么，以及它在智能体架构中的定位。

RBAC 控制用户可以做什么；租户隔离控制该操作可以触及哪个租户的资源。了解为什么多租户 SaaS 安全需要这两道边界。

上下文工程负责设计 AI 模型在推理前接收的信息，包括提示词、检索内容、记忆、应用状态、工具结果和对话历史。

事实来源（Source of Truth）定义了对于特定事实或状态，哪个来源具有权威性。了解它与RAG、溯源、记忆、上下文、向量数据库和记录系统有何不同。

AI治理定义了在模型、提供商、数据、权限、风险、评估及整个生命周期中，谁可以批准、操作、更改和审计AI系统。

AI平台架构师负责跨模型、提供商、检索、智能体、身份、安全、评估、可观测性和运营设计可复用的AI基础。

AI解决方案架构师将业务需求转化为生产就绪的AI系统，涵盖数据、模型、工具、安全、运行时、评估和运维。

ADR 与 NFR 解析：了解系统质量需求如何驱动架构决策、ADR 如何记录权衡取舍，以及为什么验证保持独立。

生成式AI不仅仅是一个模型。了解模型、检索、工具、上下文、运行时和应用程序如何在生产AI系统中协同工作。

代理式AI在多步执行循环中使用模型，这些模型可以在明确的运行时和权限边界内选择工具、观察结果、更新状态并调整其下一步行动。

气隙AI在隔离的安全域内运行模型、RAG和AI应用，无需互联网或云依赖。了解模型、数据、更新和工具如何离线运行。

嵌入表示含义，向量数据库检索候选结果，重排序器则精炼结果。了解这三个检索层在RAG中如何不同并协同工作。

企业AI架构阐释了AI如何在数据权限、身份、许可、提供商、风险、治理、评估、合规和运营方面改变公司系统。

AI 模型并非每个问题都需要检索。重要的问题在于知道何时其内部知识已不再足够。检索触发器是一个实用的决策边界，它决定 AI 系统何时应停止仅依赖模型知识，并在回答前获取外部证据。

LLM 并不会神奇地知道你的文件、数据库或 API。这个 RAG 系列的实用续篇用简单的 Python 展示了外部数据如何变成可检索的证据：从文本文件和 SQL 到全文搜索、嵌入、上下文组装以及最终的 LLM 调用。

RAG听起来很复杂，但想法很简单：在AI回答之前，它先从知识源查找有用的信息，并将该信息提供给语言模型。本指南使用一个简单的思维模型来解释RAG、LLM、状态、记忆和工具。

计算机使用代理如今能够完成令人印象深刻的浏览器和桌面工作流程，但一次成功的运行证明的是能力——而非可靠性。本文展示了如何测试可重复性、环境鲁棒性、长时程控制、状态感知、结果验证以及安全的目标处理。

MCP、A2A、UCP、AP2 和 A2UI 常被描述为相互竞争的智能体标准。它们大多解决的是不同的互操作性问题。本指南将每个协议映射到其实际标准化的边界，并展示它们如何在同一个生产系统中协同工作。

“自托管代理”可能意味着截然不同的架构。本指南区分了托管式运行框架、自托管执行环境和完全自主运营的代理循环——并说明了团队实际需要哪种控制边界。