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Eval-Driven Development 实战：用评估数据集驱动 Prompt/模型/架构迭代

从构建 Golden Dataset → CI 集成 → 回归检测 → 自动选优，搭建完整的 AI 质量门禁 pipeline，覆盖代码生成/客服问答/信息抽取三类任务的完整实践。

在 6 个模型上测试 4 种结构化输出方案的解析成功率/延迟/幻觉率，给出高可靠性生产环境的选型指南和容错模板。

从 QPS 1→1000 的阶梯成本建模，对比 GPT-4o/Claude Sonnet API 与 Qwen3-8B/vLLM 本地部署的 TCO，涵盖电费/运维/隐性成本，附交互式成本计算器模板。

同一套企业文档实测：纯向量检索、BM25+向量混合、GraphRAG 三方案在 Recall@10/延迟/成本三维度对比，给出「简单问答→复杂推理」场景的选型决策树。

完整架构：鉴权层（API Key→OAuth 2.0）+ 限流层 + 审计层 + MCP Server，用 SAP/飞书审批/钉钉日程 3 个真实场景演示 Legacy→Agent 的桥接方案。

Google A2A 协议对比 MCP，实测跨框架 Agent 协作互操作性。从架构差异、传输层、安全模型到实战场景，给出协议选型决策树。