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人工智能 #AI Agent#LLM#Context Engineering#Spec First#Knowledge as Code#代码审查

Agentic Engineering：让 AI Agent 可靠参与软件研发的六条实践

Agentic Engineering 关注如何把 AI Agent 变成可靠的软件工程协作者。核心方法不是让 AI 自由发挥，而是通过结构化上下文、明确分工、分阶段验证和知识沉淀，降低需求到代码过程中的信息损耗。

发布于 2026-05-29
人工智能 #Claude Code#AI Agent#Prompt Engineering#Context Engineering#Harness Engineering#上下文压缩#工具调用

Claude Code 的 Prompt、Context 与 Harness 工程设计拆解

Claude Code 的能力不只来自基座模型，还来自提示词组装、上下文管理和运行时约束三层工程设计。围绕 Prompt、Context、Harness 三个维度，拆解一个 AI Coding Agent 如何处理长程任务、工具调用、安全权限、记忆压缩和多 Agent 协作。

发布于 2026-04-20
人工智能 #OpenClaw#AI Agent#Prompt Engineering#Context Engineering#Harness Engineering#Agent Skills#Memory#Guardrails

从 Prompt、Context 到 Harness：OpenClaw Agent 架构设计拆解

OpenClaw 的核心价值不只是个人 AI 助理形态，而是它在提示词动态组装、上下文压缩、分层记忆、工具约束和安全护栏上的工程设计。围绕 Prompt、Context、Harness 三个维度，可以拆出一套可迁移到 Agent 系统里的架构方法。

发布于 2026-04-13
人工智能 #Agent#Harness Engineering#Context Engineering#Multi-Agent#Claude Code#Codex#Agent Skill

用 Harness Engineering 驱动长任务 Agent：从大代码库蒸馏 Agent Skill

讲解如何用角色拆分、文件系统协作、质量门控和人工决策，把超大代码库中的设计模式提炼为可复用的 Agent Skill。重点覆盖多 Agent 编排、handoff 文档、Just-in-Time Context 和 review-action 收敛流程。

发布于 2026-04-05
人工智能 #AI Agent#Harness Engineering#Context Engineering#Prompt Engineering#Claude Code#Hooks#Evaluator

Harness Engineering：为 AI Agent 搭建可控的工程运行环境

Harness Engineering 关注的不是单次提示词，而是围绕 AI Agent 搭建上下文、工具、权限、约束、反馈和质量检查体系。它能让同一个模型在更可控的环境里完成复杂工程任务，并降低 AI 生成代码的维护风险。

发布于 2026-03-27
人工智能 #OpenClaw#AI Agent#LLM#System Prompt#Tool Call#RAG#Context Engineering#Heartbeat

从 OpenClaw 拆解 AI Agent：身份、工具、记忆与主动运行机制

OpenClaw 展示了一类 AI Agent 的典型运行方式：用 System Prompt 构建身份，用 Tool Call 操作外部环境，用 Markdown 和 RAG 保存记忆，再通过 HEARTBEAT 触发主动任务。理解这些机制，也能看清 Agent 的能力边界和安全风险。

发布于 2026-03-10
人工智能 #AI Coding#LLM#Agent#Function Calling#Context Engineering#MCP#Python

用 200 行 Python 实现迷你 Claude Code 的核心循环

AI Coding Agent 的控制流并不神秘，核心是大语言模型根据上下文决定下一步动作，程序执行工具并把结果放回上下文。通过一个可运行的 Python 示例，可以看清 while 循环、工具调用、规则文件和上下文工程之间的关系。

发布于 2026-03-03
人工智能 #LLM#AI Agent#Context Engineering#UCL#RAG#知识图谱#企业 AI

企业级上下文工程从上下文图谱到 UCL

企业 AI 失败往往不是模型太弱，而是上下文碎片化、无治理、不能安全回写。围绕统一上下文层（UCL）讲清上下文工程、上下文图谱、智能体治理、受控激活和运行时学习的完整架构。

发布于 2026-02-23
后端 #Agent#Sandbox#Docker#gVisor#Firecracker#WebAssembly#Context Engineering

Agent 沙箱技术选型：从本地运行时到 Firecracker MicroVM

Agent 获得代码执行和文件读写能力后，必须通过沙箱限制文件系统、网络、进程和资源边界。这里系统讲解 Local Runtime、WASM、Docker、gVisor、MicroVM 的隔离原理、适用场景和工程选型方法。

发布于 2026-02-07
人工智能 #LLM#AI Agent#Vibe Coding#Prompt Engineering#Context Engineering#人机协同#软件可靠性

Vibe Coding 的可靠性边界：从 LLM 概率本质到 AI 协同工程

LLM 不是确定性的开发者，而是基于上下文预测 Token 的概率模型。围绕 p^n 成功率衰减、上下文舒适区、Unknown Unknown 错误和责任边界，讲清如何设计更可靠的人机协同开发流程。

发布于 2025-10-15