Agentic Engineering 不是简单让 AI 写代码,而是把上下文、知识、工具、质量门禁和团队协作工程化。围绕 AGENTS.md、context、Skill、Subagent、MCP 和多 Agent 代码审查,系统讲解一套可落地的 AI 研发体系如何搭建。
围绕 PUA、PUAClaw、noPua、edict 四个 GitHub 项目,拆解 AI Skill 如何通过系统提示、分类体系、正向方法论和多 Agent 流程影响大模型行为,并给出适用场景、风险和上手方式。
OpenClaw 不是简单的聊天机器人,而是一套围绕智能体构建的运行时网关系统。内容从一条消息的进入、路由、会话隔离、上下文组装、技能加载、记忆管理、工具调用到多 Agent 协作,完整拆解它的运行链路。
多 Agent 系统不是简单地把任务拆成多个步骤,而是用不同角色、工具、模型和上下文处理异构任务。内容覆盖 Supervisor、Swarm、Handoff、上下文迁移、状态同步、框架选型和稳定性设计。