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Instructor 適合把 LLM 輸出拉回型別契約，但別把 schema 當成產品理解

Agent 協定熱起來，真正訊號不是標準之爭，而是架構邊界回來了

AI 工具選型不要先問哪個最強，而要問哪個能變成資產

AI Agent 文章不要只各自好看，今天先把協定、工具與選型接成一條路

第一次導入 AI Agent，要先問哪幾個問題？

LLM Observability 值得早點做，但別把追蹤系統誤會成品質系統

Agent 出事時，真正該檢討的不是模型脾氣，而是產品邊界

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

AI Agent 第一條流程怎麼選？先看收入路徑，不要先看工具清單

看完 Agent 基礎設施文章後，下一步不是換工具，而是選第一條可驗收流程