DeepSeek又崩了：429和503不能一起重试
今天下午，知乎上「如何看待 11 月 7 日 DeepSeek 再次崩溃」的话题冲到 233 万热度。同一时间打开官方状态页，顶上写的是「Everything is running smoothly」，最近一条事故记录停在 11 月 6 日，45 分钟的部分中断。
LangChain 智能体治理实战：预算、权限与故障恢复
LangChain 智能体治理实战：预算、权限与故障恢复设想一条客服 Agent 任务链：先查订单，再写工单，最后发通知。通知超时后重新执行整条链，可能写出重复工单；恢复会话时若混用了用户身份，还可能读到错误的历史。模型回答是否通顺，只覆盖了这个问题的一小部分。
FDE进化36记-第29记
全球智能客服从Prototype走到Production：14层生产架构与7道必须过的坎Demo 能答对，生产要答得住：从单进程到 14 层，差的是隔离、限流和回滚。
我为什么切换到了OpenRouter
去年我在三个不同的客户项目中分别管理OpenAI、Anthropic和Mistral的API密钥。时，我必须打开三个标签页做心算。然后我开始通过OpenRouter路由所有请求。
接入实战：为什么说星链 PLOAPI 是 2026 年最好的中转站？
结论先放前面：如果你要把“多模型能力”真正做进产品（而不是手动切来切去做演示），你迟早会需要一个中转站：统一接入、统一鉴权、统一计费统计、统一稳定性策略。
Agent混沌工程——LLM降级、工具故障、网络异常注入测试
从单元、集成到端到端测试，从覆盖率到性能测试，验证的都是"Agent在正常条件下能不能工作"。混沌工程是最高维度的测试——它验证的是"Agent在各种故障下能不能活下来"。1.
AI 辅助爬虫实战：告别 429 限流、CSS 调试、数据清洗脏活
写一个爬虫要多久？3 小时还是 30 分钟？这取决于你是一个人干，还是有个 AI 当副驾驶。今天我用一个真实案例来拆解：同样一个 GitHub Trending 爬虫，传统手写花了 3 小时，用 GPT-4 辅助只花了 30 分钟。
上线 RAG Agent 前，这 6 道安全关我替你踩完了
引言：上线前的那次安全体检前阵子我在把一个企业级 RAG Agent 往生产标准推进，做上线前的安全体检时，按一条最朴素的红队思路挨个试探：工具调用会不会信任外部输入？密钥有没有落进代码？接口有没有限流和审计？
Python错误与异常处理最佳实践：写出健壮的程序
你的程序遇到异常就直接崩溃？try-except到处乱用？本文系统讲解Python异常处理的最佳实践，从基础语法到自定义异常、上下文管理、日志集成，帮你写出生产级的健壮代码。第一章 异常机制基础1.
量化行情 API 客户端熔断与优雅降级
上篇我们解决了「历史数据怎么全量落地」。这一篇直面一个更尖锐的工程问题：当上游偶发限流（429）、网络抖动、甚至短暂 5xx 时，你的策略系统会不会被一波请求雪崩拖垮？ 我们用一个标准的 Circuit Breaker（熔断器）模式裹住行情接口，做到「故障不扩散、降级有兜底」。