Agent Sandbox
梳理 Agent 沙箱的隔离边界与微虚拟机、用户态内核等隔离路线，比较浏览器、代码执行、完整开发环境三种能力形态，并介绍 Kubernetes Job、人工审批、RBAC 和网络策略的工程落地。
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Agent
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Agent Evaluation
围绕 Agent 的非确定性，梳理单轮与多轮评估、评分器、量化指标及防护体系，并结合 DeepEval 和 DeepAgents 的测试配置与真实运行结果，说明从任务设计到工程验证的落地路径。
AI 应用技术核心串讲
MCP 为模型连接外部工具提供标准接口，大模型经预训练、微调与人类反馈形成助手能力，Agent 再通过 ReAct 或规划执行完成任务，并依靠角色协作、分层记忆、自动验证和模型调度支撑长任务运行。