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背景：真正危险的不是“算错风险”，而是“不该算却开始算” 在 EDCA OS / Yuer DSL 的多轮高责任场景工程测试中，我们反复遇到同一个问题： 当系统在以下状态下继续执行风险量化或分析逻辑：

一、一个很真实的变化：我们开始把“理解”交给 AI 现在很多人的日常已经是这样： 刷到一堆信息 打开 ChatGPT / Copilot 问一句： “你怎么看？” 这一步不是搜索，也不是查资料， 而是

一个很多工程师都会遇到的瞬间 如果你真的把大模型接进过业务系统，大概率会经历过这个阶段： Demo 阶段： 灰度阶段： 真进生产： 常见问题包括： 同样的输入，多跑几次结果不一致 行为受上下文影响，难

很多 AI 项目翻车，不是因为模型，而是因为这句： “我们有人在回路里” 如果你做过 AI 项目评审，大概率听过这句话： 这句话听起来很稳。 但在真实工程里，它经常是风险开始被忽略的地方。 这篇不讲模

最近一年，Rust + AI 成了一个很微妙的组合。 一边是 Rust 越来越火， 一边是 Copilot / ChatGPT/gemini/豆包 几乎人手一个。 很多人已经形成固定流程： 直到某一天

最近一年，AI Agent 几乎成了“万金油”： 自动规划任务 自动调用工具 多 Agent 协作 一条指令跑完全流程 很多 Demo 看起来都很爽。 但如果你真的把 Agent 接进过真实系统（钱、

这两年，AI Agent 被吹得越来越“聪明”。 自动决策、自动调度、自动执行， 看起来像是在帮工程师减负。 但我想抛一个不太讨喜的问题： 一、一个被忽略的工程事实 在很多 AI 系统中，实际运行结构

这两年，AI 模型和 Agent 的能力进步非常快。 Demo 越来越漂亮，自动化程度越来越高。 但在真正的工程落地中，越来越多团队开始遇到同一个问题： 很多人下意识以为是模型还不够强， 但实际原因往

很多人第一次做 AI Agent，都会经历一个相似的阶段： 我想聊的不是模型、不是 Prompt，也不是某个框架， 而是为什么大量 Agent 项目，卡死在“工程化”这一步。 1. Demo 阶段的