"五项实验显示，错误 AI 建议会降低准确率并抬高信心。真正可执行的应对，是把独立判断和外部核验做进工作流。"
"A five-experiment preprint shows how wrong AI advice can reduce accuracy and inflate confidence. The practical answer is a three-stage verification l
"判断 AI Agent 何时需要领域特定语言，何时 JSON Schema 已经够用，并用最小 DSL 架构建立可验证的执行边界。"
"Learn when an AI agent needs a domain-specific language, when JSON Schema is enough, and how to build a minimal DSL with deterministic validation."
MCP Elicitation 把工具执行中的人工决策变成可恢复的协议状态。本文讲清 form、URL、安全边界、状态持久化与重试设计。
MCP Elicitation turns missing input into recoverable control flow. Learn form vs URL mode, state handling, security boundaries, and retries.
J-space 负责单次推理中的概念广播，可靠 Agent 仍需上下文、检查点、长期记忆和外部遥测共同维持状态。
教师 AI 需要把节省时间连接到课堂实践、学生行为和持久学习，用完整因果链支持学校采购与产品改进。
真实 Chrome 让静态指纹失去判别力。可靠的 Browser Agent 治理需要行为检测、签名身份与细粒度授权三层协同。
J-space handles concepts inside one inference. Reliable agents still need context, checkpoints, long-term memory, and external traces.
