ModelRiver 博客
来自 ModelRiver 团队的产品更新、工程实践与 AI 行业观察。
可靠 AI Agent 背后那些看不见的架构决策
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把 AI Agent 从 Demo 撑到生产环境的那些技术决策 — 故障转移链、Prompt 缓存、请求隔离、按量计费、以及没有人公开讲的基础设施层。
AI Agent 做 Demo 很容易，在生产环境里调试才是真正的难题
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AI Agent 的 Demo 从来不会出问题。但在生产环境里，它们会以你根本看不见的方式崩溃。本文讲述了多步骤 Agent 系统中五种无声失败模式，以及真正有效的调试模式。
2026 年最佳 LLM 框架对比（附使用场景）
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2026 年主流 LLM 框架实战对比——LangChain、LlamaIndex、Haystack、Semantic Kernel 等。了解哪个框架适合你的场景，以及为什么大多数 LLM 框架在生产环境会力不从心。
你的 AI 功能在开发环境能跑通，如何让它在生产环境里真正可靠
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一篇实战指南：如何在不重写集成逻辑的前提下，为兼容 OpenAI 的 AI 应用加入自动故障转移、精确匹配缓存、可观测性和响应契约。
不烧 Token 也能测试 AI 工作流
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了解 ModelRiver 的 Test Mode 如何帮助你在不为每次失败请求、随机响应和调试循环付费的情况下构建、测试并上线 AI 功能。
如何用事件驱动架构构建可用于生产的 AI 系统
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了解如何通过事件驱动架构构建生产级 AI 系统：将生成与交付解耦、处理 Webhook、使用回调，并实时流式返回结果。
创始人手记：我们为什么要做 ModelRiver
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了解我们为什么打造 ModelRiver：为真实生产环境中的开发者提供实时 AI 基础设施、自动故障转移、结构化输出、客户端 SDK、CLI 和可观测性。