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Stephen 2026-06-16

Stephen 总协调检查 · 2026-06-16 午间

实例：Stephen
角色：总协调
任务：Anan 学术研究知识库 · 每日协调检查
检查时间：2026-06-16 12:45-12:58 Asia/Shanghai
写入范围：仅写入 Stephen 草稿目录；未执行 git commit / git push / gh pr / GitHub 写入。
Substack 规则：本轮补充检索已把 https://substack.com/ 纳入候选来源；Substack 内容只做中文摘要、可信度判断与核验建议，不复制长段原文。

1. 本次主题

复核 2026-06-16 当天各实例可见研究简报是否覆盖以下分类：

  • agent
  • rag
  • multimodal
  • systems
  • engineering
  • csdn

并做跨实例去重、缺口识别、冲突标注与后续人工确认项整理。重点关注：

  1. 今日是否仍缺 multimodal、agent runtime/eval/harness、systems reliability；
  2. Jay 的高频 CSDN/工程草稿是否过量重复；
  3. Substack 是否按新规则记录作者/专栏、链接、发布时间、核心观点、可信度与核验动作；
  4. 是否有应进入主题页的高价值论文/官方工程线索。

2. 检索范围

2.1 共享知识库草稿核对

已核对以下目录中可见草稿：

  • /shared/research-kb/inbox/stephen/：截至检查时，未见 2026-06-16 当天 Stephen 协调稿；本文件为本轮新增。
  • /shared/research-kb/inbox/tom/：可见 2026-06-16 草稿 1 篇。
  • /shared/research-kb/inbox/jay/：可见 2026-06-16 草稿 5 篇。
  • /shared/research-kb/inbox/flyp/：可见 2026-06-16 草稿 1 篇。
  • /shared/research-kb/inbox/spark/：未见 2026-06-16 inbox 草稿；最近 inbox 仍停留在 2026-06-10。
  • /shared/research-kb/review/：可见 Spark 2026-06-16 11:25 近 24 小时 review 1 篇。

2.2 本轮实际读取/抽查的草稿

  • /shared/research-kb/inbox/tom/2026-06-16-agent-rag-longcontext-radar.md
  • /shared/research-kb/inbox/jay/2026-06-16-csdn-ai-high-value-weekly.md
  • /shared/research-kb/inbox/jay/2026-06-16-afternoon-database-backend-cloudnative-inference.md
  • /shared/research-kb/inbox/jay/2026-06-16-noon-engineering-filter.md
  • /shared/research-kb/inbox/jay/2026-06-16-noon-github-trending-inference-kvcache.md
  • /shared/research-kb/inbox/jay/2026-06-16-csdn-highvalue-llm-rag-agent-mcp.md
  • /shared/research-kb/inbox/flyp/2026-06-16-VaLR-vision-aligned-latent-reasoning.md
  • /shared/research-kb/review/2026-06-16-1125-spark-24h-review.md

2.3 本轮补充公开检索

补充检索只用于发现缺口和核验线索，不直接替代论文/官方文档审稿。

执行的检索：

  1. 2026 AI agent RAG multimodal LLM systems arXiv GitHub Hugging Face Substack June 2026 - 范围：arXiv / GitHub / Hugging Face / Substack / 技术博客。 - 目的：补 agent runtime、RAG、multimodal、systems 综合线索。

  2. site:substack.com AI agents RAG LLM systems engineering 2026 Substack - 范围：Substack。 - 目的：按新规则补充高质量 newsletter 候选。

  3. site:csdn.net 2026 vLLM SGLang LangGraph RAG MCP 源码 命令 环境 版本 Substack - 初次结果为空。 - 目的：检查是否有 Jay 未覆盖的 CSDN 高价值工程条目。

  4. CSDN 2026 vLLM SGLang LangGraph RAG MCP 源码 命令 环境 版本 substack.com - 范围：中文工程博客 / CSDN 邻近技术社区 / Substack 候选。 - 结果：未发现新的高置信 CSDN 入库条目；返回较多 Juejin/Sandbase/YOMXXX 类横评/列表文章，需按 CSDN 严格规则另行筛选，不建议本轮直接入库。

  5. June 2026 multimodal LLM reasoning benchmark arXiv OpenReview GitHub Substack - 范围：多模态推理/benchmark/agent coding。 - 目的：检查 Flyp 的 VaLR 之外是否还有今日可补线索。

补充抽取/核验成功：

  • https://arxiv.org/abs/2606.14589
  • https://arxiv.org/abs/2606.14061
  • https://cameronrwolfe.substack.com/p/agent-evals
  • https://magazine.sebastianraschka.com/p/llm-research-papers-2026-part1
  • https://blog.jetbrains.com/pycharm/2026/05/llm-evaluation-and-ai-observability-for-agent-monitoring
  • Substack 元信息补查：Cameron R. Wolfe、Sebastian Raschka、Paolo Perrone、Simon Willison 等作者与发布时间。

3. 今日覆盖总览

分类 覆盖状态 主要来源 协调判断
agent 强 Tom Agent/RAG 雷达；Jay GitHub Trending/CSDN/MCP；补充 arXiv silent failures、Cameron Wolfe agent eval 数量足够，但应从“框架列表”转向 runtime reliability / eval harness / security / memory 精读。
rag 强 Tom RAG types/AIMultiple；Jay CSDN RAG/Agentic RAG/KV/RAG service；Substack GraphRAG/RAG 架构 重复偏多，需归并到 RAG 架构演进、Agentic RAG、GraphRAG、生产 RAG 评测。
multimodal 中 Flyp VaLR；Tom LecTrans/ICMI；补充 arXiv 2606.14061（已撤稿） 有覆盖，但高质量论文精读仍偏少。VaLR 可作为主线；2606.14061 只能作为撤稿风险案例/观察项。
systems 强 Jay DFlash/SGLang/vLLM/KVCache/TOSEM bug analysis/VLDB-SIGMOD；补充 silent failures 今日最强方向之一；建议主题页分层：推理引擎、KVCache、agent runtime reliability、database-for-AI。
engineering 强 Jay 工程二筛、CSDN 高价值、JetBrains observability、GitHub Trending 信息量足够；下一步是严格验证命令、版本、benchmark 和官方 repo。
csdn 强但需审稿 Jay 两篇 CSDN 报告 已足量，不建议继续堆 CSDN；需要 URL 级审稿，剔除面试/营销/泛综述。

关键词粗略计数（基于本轮读取文件）：agent 142、rag 119、csdn 75、vllm 71、github 52、engineering 48、substack 42、arxiv 35、kvcache 34、systems 28、multimodal 24、database 24、mcp 20。该计数只能反映文本密度，不能等价于质量。

4. 各实例协调结论

4.1 Tom

文件：/shared/research-kb/inbox/tom/2026-06-16-agent-rag-longcontext-radar.md

覆盖：agent、rag、long-context、multimodal、engineering、substack。

高价值：

  • Simon Willison / Substack：Claude Fable is relentlessly proactive，有实际 datasette-agent PR 链接，适合进入 agent-engineering-cases.md。
  • Turing Post：20 Advanced RAG Types to Know in 2026，适合做 RAG 架构索引，但需回查其引用的论文/项目。
  • AIMultiple：Agentic RAG framework benchmark，适合做框架对比，但不能作为唯一权威数据。
  • OpenReview：LecTrans，多模态翻译 benchmark，可交给 Flyp 做精读候选。

风险：

  • Medium / AIMultiple / Turing Post 多为二手综述，需要回到论文、代码或官方文档。
  • Tom 草稿有价值，但“论文原文/代码链接”需要补齐。

4.2 Jay

文件：

  • /shared/research-kb/inbox/jay/2026-06-16-csdn-highvalue-llm-rag-agent-mcp.md
  • /shared/research-kb/inbox/jay/2026-06-16-csdn-ai-high-value-weekly.md
  • /shared/research-kb/inbox/jay/2026-06-16-noon-github-trending-inference-kvcache.md
  • /shared/research-kb/inbox/jay/2026-06-16-noon-engineering-filter.md
  • /shared/research-kb/inbox/jay/2026-06-16-afternoon-database-backend-cloudnative-inference.md

覆盖：csdn、engineering、systems、agent、rag、database、cloud-native、substack、github。

高价值：

  • A First Look at Bugs in LLM Inference Engines：arXiv 2506.09713 / ACM TOSEM，强烈建议精读，进入 llm-inference-reliability。
  • vLLM 官方 anatomy blog + The AI Engineer 推理引擎对比：适合建立 vLLM / SGLang / TensorRT-LLM 选型矩阵。
  • DFlash + SGLang Spec V2 / Flash-KMeans：有官方/代码/命令/benchmark 线索，工程价值高。
  • KVCache：VeriCache、LMCache、KV privacy risk、Online scheduling 等，适合进入 kv-cache-and-scheduling。
  • VLDB/SIGMOD 2026 database + ML-for-systems：适合进入 database-ml-systems.md，但需核验每篇论文的 arXiv/会议状态。

风险：

  • CSDN 数量已经偏多；不要按标题批量入库，必须逐条验证版本、环境、命令、源码/复现/排障细节。
  • 两个 Substack 链接重复出现：Sebastian Raschka 2026 paper list、The AI Engineer agent stack；建议合并为“索引线索”，不要多次入库。
  • 中文横评类文章（Juejin/Sandbase/YOMXXX）本轮只作候选，不进入高价值，除非能补实测环境和原始 benchmark。

4.3 Flyp

文件：/shared/research-kb/inbox/flyp/2026-06-16-VaLR-vision-aligned-latent-reasoning.md

覆盖：multimodal、reasoning、benchmark、arxiv、github。

高价值：

  • VaLR / arXiv 2602.04476：聚焦 vision-aligned latent reasoning，含代码链接和 VSI-Bench 线索，是今日多模态主线中最值得精读的一条。

风险/待补：

  • 技术细节仍标为“待补查”：训练代码、LoRA/MLP bridge、视觉 token 压缩、latency、显存开销、是否只验证 LLaVA 系列。
  • 需要与 Thinking with Images、VSI-Bench 原论文做横向对比。
  • Spark review 把该文件标为含 csdn，但原文没有 CSDN 来源；这是分类标注冲突，需修正。

4.4 Spark

  • /shared/research-kb/inbox/spark/ 今日无新 inbox 草稿。
  • /shared/research-kb/review/2026-06-16-1125-spark-24h-review.md 已生成 24h review。

协调判断：Spark review 有帮助，但目前更多是汇总，不是原始研究简报。其分类分布可作参考，但个别标签需人工复核，例如把 Flyp VaLR 标成 csdn。

5. 候选条目

5.1 Agent / Runtime / Eval / Reliability

  1. When Errors Become Narratives: A Longitudinal Taxonomy of Silent Failures in a Production LLM Agent Runtime - 来源：arXiv 2606.14589。 - 作者：Wei Wu。 - 发布时间：2026-06-12。 - 核心观点：长期运行的 LLM agent runtime 会出现“错误信号没有以可行动形式到达人类”的 silent failure；提出五类机制，包括环境/平台怪癖、设计假设错配、错误吞没、链式幻觉/捏造、运维遗漏与取证盲区。 - 可信度判断：中高。是 production postmortem 型研究，工程相关性很强；但仍需审稿其公开 artifacts、样本规模与外推边界。 - 后续核验：精读 PDF；检查 public postmortems、governance engine、测试/审计方法；与 Jay 的 TOSEM inference-engine bug taxonomy 做对照。 - 标签：agent systems engineering runtime-reliability silent-failure arxiv

  2. Agent Evaluation: A Detailed Guide - 来源：Substack。 - 作者/专栏：Cameron R. Wolfe, Ph.D. / Deep (Learning) Focus。 - 链接：https://cameronrwolfe.substack.com/p/agent-evals - 发布时间：2026-05-18。 - 核心观点：Agent 评测必须从静态 QA 转向长时程、工具调用、环境交互、错误恢复与 realistic harness；包含 agent loop、multi-agent、benchmark case studies 等。 - 可信度判断：中高。作者背景强、综述清晰；但属于二手综述，必须回查 Anthropic/OpenAI/benchmark 原文。 - 后续核验：对照 Anthropic agent evals、OpenAI agent guide、τ-bench、SWE-bench 等原始资料。 - 标签：agent evaluation harness substack benchmark

  3. Simon Willison: Claude Fable is relentlessly proactive - 来源：Substack。 - 作者/专栏：Simon Willison / Simon Willison’s Newsletter。 - 链接：https://simonw.substack.com/p/claude-fable-is-relentlessly-proactive - 发布时间：2026-06-13。 - 核心观点：以 datasette-agent PR 为例，观察 coding/engineering agent 的主动性、工具使用与工程反馈循环。 - 可信度判断：高。作者可信，且有 GitHub PR 可核验；仍需避免把单案例泛化为模型能力结论。 - 后续核验：读取 PR https://github.com/datasette/datasette-agent/pull/20；提取 agent 工程模式，而不是模型宣传。 - 标签：agent coding-agent engineering-case substack github

  4. LLM Agents Can See Code Repositories - 来源：arXiv 2606.14061。 - 作者：Silin Chen。 - 发布时间：v1 2026-06-12；v2 2026-06-15 已撤稿。 - 核心观点：将代码仓库结构可视化作为文本接口的补充模态，可能降低 token 成本并保持/改善 issue resolution。 - 可信度判断：低到中。论文已标记 withdrawn，不能作为高价值入库；只适合记录为“撤稿/待观察的多模态 coding agent 方向”。 - 后续核验：等待新版或正式论文；不要写入主高价值列表。 - 标签：multimodal coding-agent withdrawn risk

5.2 RAG / Knowledge / Long-context

  1. 20 Advanced RAG Types to Know in 2026 - 来源：Turing Post；Tom 草稿。 - 链接：https://www.turingpost.com/p/ragtypes - 核心观点：把 RAG 从 naive vector search 扩展到 Agentic RAG、Episodic RAG、Graph-O1、多模态/多语言/长文档 RAG 等。 - 可信度判断：中高。适合做索引，但要回查原论文和代码。 - 后续核验：拆成 RAG 技术谱系，不要整篇照搬。 - 标签：rag agentic-rag graph-rag long-context overview

  2. Comparative Analysis of RAG Architectures: Pipeline, Agentic, and Knowledge Graph - 来源：Substack；Jay 草稿。 - 作者/专栏：Micheal Lanham / Substack。 - 链接：https://micheallanham.substack.com/p/comparative-analysis-of-rag-architectures - 发布时间：Jay 草稿未记录精确日期，需补查。 - 核心观点：对比 Pipeline RAG、Agentic RAG、GraphRAG 的工程复杂度、索引成本与适用场景。 - 可信度判断：中。适合做结构化选型线索，但需回查 Anthropic/LangChain/GraphRAG 原文。 - 标签：rag agentic-rag graphrag substack

  3. Sebastian Raschka: LLM Research Papers — The 2026 List (January to May) - 来源：Substack。 - 作者/专栏：Sebastian Raschka, PhD / Ahead of AI。 - 链接：https://magazine.sebastianraschka.com/p/llm-research-papers-2026-part1 - 发布时间：2026-06-06。 - 核心观点：按 Architecture、Inference/KV Cache、Sparse Attention、Reasoning、RLVR、Agent、Coding Agents、Diffusion LM、Evaluation 等分类整理 2026 年 1-5 月论文。 - 可信度判断：高，适合作为论文索引和选题入口；不是一手论文证据。 - 后续核验：只记录其分类框架和候选论文清单；高价值论文仍回到 arXiv/官方代码。 - 标签：substack paper-index llm-systems agent inference

5.3 Systems / Inference / KVCache / Database

  1. A First Look at Bugs in LLM Inference Engines - 来源：Jay 草稿；arXiv 2506.09713，ACM TOSEM 录用。 - 核心观点：系统分析 LLM inference engines 的 bug 类型、根因和修复模式。 - 可信度判断：高。软件工程顶级期刊/正式录用，强工程价值。 - 后续核验：精读论文；与 vLLM/SGLang/TGI 真实 issue 关联；进入 llm-inference-reliability.md。 - 标签：systems inference reliability bug-taxonomy arxiv ACM

  2. DFlash + SGLang Spec V2 / Flash-KMeans - 来源：Jay 工程二筛。 - 链接：LMSYS / Spheron / Baseten / GitHub svg-project/flash-kmeans / Vizuara Substack。 - 核心观点：DFlash 聚焦 speculative decoding 吞吐/成本；Flash-KMeans 提供 Triton GPU kernel、pip/API/benchmark。 - 可信度判断：中高到高。Flash-KMeans 有 GitHub 和命令，工程可验证；DFlash 需核验官方 benchmark 口径。 - 后续核验：复查代码 license、pip 包、benchmark 脚本、硬件条件；不要只引用博客表格。 - 标签：systems inference sglang speculative-decoding gpu-kernel benchmark

  3. KVCache 系统演进线索：VeriCache / LMCache / KV privacy risk / Online scheduling - 来源：Jay GitHub Trending + KVCache 草稿。 - 核心观点：KVCache 从 serving optimization 扩展到压缩、跨 agent 共享、隐私风险与调度约束。 - 可信度判断：高潜力，需逐篇核验论文和会议状态。 - 后续核验：优先精读 VeriCache、LMCache NSDI 2026、KV Cache Privacy Risk NDSS 2026。 - 标签：systems kvcache privacy scheduling inference

  4. VLDB/SIGMOD 2026 database + ML-for-systems 链条 - 来源：Jay database/backend/cloudnative 草稿。 - 核心条目：SVFusion、SafeLoad、TiInsight、Vector Search for the Future、Graph Transformers for Query Plan Representation、Divo、OmniTune。 - 可信度判断：中高。会议/论文线索强，但需要逐篇核验正式页面、arXiv ID、代码与 demo。 - 后续核验：整理为 database-ml-systems.md，不要与 LLM inference 混到同一主题页。 - 标签：database ML-for-Systems vector-search query-optimization VLDB SIGMOD

5.4 Engineering / Observability / CSDN

  1. LLM Evaluation and AI Observability for Agent Monitoring - 来源：JetBrains PyCharm Blog。 - 链接：https://blog.jetbrains.com/pycharm/2026/05/llm-evaluation-and-ai-observability-for-agent-monitoring - 核心观点：RAG/agent/chatbot 应结合 end-to-end eval、component-level eval、groundedness、RAGAS、DeepEval、observability。 - 可信度判断：中高。适合工程实践索引；需回查 RAGAS/DeepEval/Langfuse/Arize 等官方文档。 - 后续核验：进入 agent-observability-evaluation.md 候选。 - 标签：engineering observability eval ragas agent-monitoring

  2. Jay CSDN 高价值条目集合 - 来源：Jay 两篇 CSDN 报告。 - 核心方向：LangChain/LangGraph 源码解析、MCP Server 生产陷阱、vLLM/Ollama/SGLang 选型、本地部署、RAG 避坑、MLOps 工具链、Dify/LoRA 微调。 - 可信度判断：分化明显。源码/版本/命令/排障型可保留；面试题/泛综述/营销型应剔除。 - 后续核验：逐条打开原文，记录版本、环境、命令、源码/复现/排障证据；无法满足条件则不入库。 - 标签：csdn engineering vllm rag mcp langgraph

6. 高价值条目优先级

🔴 P0：建议立即精读/审稿

  1. arXiv 2606.14589：production LLM agent runtime silent failures。
  2. arXiv 2506.09713 / ACM TOSEM：LLM inference engine bug taxonomy。
  3. Flyp VaLR：vision-aligned latent reasoning，多模态主线补位。
  4. KVCache 隐私/共享/调度线索：VeriCache、LMCache、NDSS privacy risk。
  5. DFlash/SGLang + Flash-KMeans：可复现实验/benchmark 价值高。

🟡 P1：适合做主题页索引/工程综述

  1. Sebastian Raschka 2026 paper list：作为论文索引，不直接当研究证据。
  2. Cameron Wolfe agent eval guide：作为 agent eval/harness 的综述入口。
  3. Simon Willison agent 工程案例：作为 coding agent 工程案例。
  4. Turing Post advanced RAG types：作为 RAG 技术谱系入口。
  5. JetBrains observability：作为 agent/RAG observability 工程入口。

🟢 P2：候选观察，不建议本轮入高价值

  1. arXiv 2606.14061：已撤稿，只作多模态 coding agent 方向观察。
  2. Juejin/Sandbase/YOMXXX 横评类中文工程文章：除非补实测环境和脚本，否则不进入高价值。
  3. CSDN 泛综述/面试题/导航型文章：不入库。

7. 去重、冲突与人工确认

7.1 明确重复

  • https://magazine.sebastianraschka.com/p/llm-research-papers-2026-part1
  • 出现在 Jay noon-github-trending 与 afternoon-database-backend-cloudnative-inference。

  • 建议只入一次，定位为 paper-index。

  • https://theaiengineer.substack.com/p/the-ai-agents-stack-2026-edition

  • 出现在 Jay csdn-highvalue 与 noon-github-trending。
  • 建议只入一次，定位为 agent-production-stack 线索。

7.2 分类冲突

  • Spark review 将 Flyp VaLR 标为含 csdn，但 Flyp 原文只有 arXiv/GitHub/benchmark，没有 CSDN。
  • 建议修正：multimodal、reasoning、benchmark、arxiv、github。

7.3 需要人工确认

  1. DFlash / SGLang Spec V2：确认 LMSYS 官方页面、版本、模型、硬件与 benchmark 口径。
  2. Flash-KMeans：确认 GitHub repo、pip 包、license、benchmark 复现脚本。
  3. VLDB/SIGMOD 2026 条目：逐篇确认正式录用状态与 arXiv ID。
  4. Jay CSDN 条目：逐条确认是否满足“版本、环境、命令、源码分析、复现过程或真实排障经验”。
  5. arXiv 2606.14589：确认公开 artifacts 和 taxonomy 方法是否可泛化。
  6. arXiv 2606.14061：已撤稿，不要误入高价值列表。

8. 建议写入路径

以下只是建议目标路径；本轮没有写入 /shared/research-kb/published/。

  • /shared/research-kb/published/topics/agent-runtime-reliability.md
  • arXiv 2606.14589 silent failures。

  • 与 agent observability、postmortem、governance framework 关联。

  • /shared/research-kb/published/topics/agent-evaluation-harness.md

  • Cameron Wolfe agent eval guide。

  • τ-bench、SWE-bench、OpenAI/Anthropic agent evaluation 原文。

  • /shared/research-kb/published/topics/agent-engineering-cases.md

  • Simon Willison datasette-agent PR 案例。

  • The AI Engineer agent stack 作为二手架构线索。

  • /shared/research-kb/published/topics/rag-evolution-2026.md

  • Tom RAG types、Agentic RAG、GraphRAG、CSDN 高质量 RAG 实战。

  • /shared/research-kb/published/topics/llm-inference-reliability.md

  • TOSEM inference-engine bug taxonomy。

  • vLLM/SGLang/TGI issue 链条。

  • /shared/research-kb/published/topics/kv-cache-and-scheduling.md

  • VeriCache、LMCache、KV privacy、Online scheduling。

  • /shared/research-kb/published/topics/mlsys-gpu-kernels.md

  • Flash-KMeans、DFlash、speculative decoding、Triton kernel。

  • /shared/research-kb/published/topics/multimodal-reasoning.md

  • VaLR、VSI-Bench、Thinking with Images、LecTrans。

  • /shared/research-kb/published/topics/database-ml-systems.md

  • VLDB/SIGMOD 2026 database + ML-for-systems 条目。

  • /shared/research-kb/published/topics/csdn-engineering-highvalue.md

  • 只接收通过严格筛选的 CSDN 工程条目。

9. 是否需要精读 / 审稿 / 主题页更新

  • 需要精读：是。

  • P0：arXiv 2606.14589、TOSEM inference bug taxonomy、VaLR、KVCache 隐私/共享/调度、Flash-KMeans。

  • 需要审稿：是。

  • CSDN 条目需要 URL 级人工审稿。
  • DFlash/SGLang/Flash-KMeans benchmark 需要核验官方来源和复现条件。

  • VLDB/SIGMOD 条目需要论文状态核验。

  • 需要主题页更新：是。

  • 优先更新：agent-runtime-reliability.md、llm-inference-reliability.md、kv-cache-and-scheduling.md、multimodal-reasoning.md、rag-evolution-2026.md。

  • 需要人工确认：是。

  • 是否把 2606.14589 单独开成 agent-runtime-reliability 主题页。
  • 是否暂停继续收集 CSDN 泛综述，改为只做审稿筛选。
  • 是否由 Flyp/Tom 接手 VaLR + LecTrans + VSI-Bench 的多模态精读。

10. 本轮结论

今日六类核心主题均已覆盖：agent、rag、multimodal、systems、engineering、csdn。覆盖最强的是 Jay 的 systems/engineering/CSDN 和 Tom 的 agent/RAG；最大缺口不是“数量”，而是：

  1. 多模态需要从单篇 VaLR 扩展到 benchmark 横向对比；
  2. Agent 需要减少框架列表，转向 runtime reliability、evaluation harness、observability、安全治理；
  3. Systems 需要分层整理，避免 KVCache、推理引擎、数据库、云原生混在一个主题页；
  4. CSDN 必须审稿，不应把泛综述或面试型内容批量入库；
  5. Substack 已纳入候选来源，但必须保持“线索/洞察”定位，重要结论回到论文、代码和官方文档核验。

本轮实际写入路径：/shared/research-kb/inbox/stephen/2026-06-16-stephen-coordination-check.md