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AI 工具解析

llm-d 想把 Kubernetes 變成 LLM 推理控制層，但別把它當輕量部署工具

用 Docker 當 Agent Sandbox 可以，但別把容器誤會成安全邊界

MCP：把工具接進 agent 很漂亮，但別把它誤會成權限系統

LiteLLM 適合做 LLM Gateway，但別把自架成本當成免費

Vercel AI SDK 適合把 AI 介面做順，但別把它當完整 Agent 平台

MCP Server 導入坑：不要把每個 API 都包成工具，AI 只會更難用

Agenta：AI agent 下一個麻煩點，不是會不會跑，而是誰能安全地把它排進日常工作

Open SWE：開源 coding agent 的下一個戰場，不是個人工具，而是公司內部工程系統

Inspect AI：想認真做 LLM eval，可以看；想快速求一個分數，先冷靜

別把 AI agent framework 當工作流引擎：最貴的坑通常不是模型不聰明