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人工智能 #Harness#Agent#LLM#工作流评测#自动化测试#Prompt Engineering#质量度量

Harness 工作流评测系统：用考试机制量化 Agent 质量

Harness 工作流由 Prompt、规则、技能和模型共同决定，行为天然不稳定，不能只靠体感判断好坏。通过题库、考官、裁判、执行引擎和结果归因，可以建立一套可重复、可回归、可驱动改进的评测闭环。

发布于 2026-06-18
人工智能 #Agent Loop#AI Agent#LLM#ReAct#LangGraph#多智能体#上下文工程

Agent Loop 工程化：让 AI Agent 自主执行又能及时停下

Agent Loop 是让大语言模型从一次性文本生成器变成自主行动者的核心结构。围绕感知、推理、规划、行动、观察的循环机制，可以构建能使用工具、处理错误、控制成本并按条件停止的生产级 AI Agent。

发布于 2026-06-16
人工智能 #TencentDB#AI Agent#Agent Memory#LLM#长期记忆#短期记忆#RAG

TencentDB Agent Memory：AI Agent 长短期记忆机制与接入思路

TencentDB Agent Memory 为 AI Agent 提供长期记忆和短期记忆能力，让智能体能记住用户事实、偏好和任务上下文。围绕它的核心机制、评测数据、接入方式和落地风险，系统讲清 Agent 记忆模块该怎么设计。

发布于 2026-06-04
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 #LLM#Agent#Harness Engineering#MCP#沙箱#可观测性#评估#安全治理

Agent Harness Engineering 七层架构：把大模型变成可靠 Agent 的工程方法

Agent 的可靠性不只取决于模型能力，还取决于模型外部的执行环境、工具协议、上下文管理、编排、可观测性、评估和治理。这里用 ETCLOVG 七层架构系统讲清 Harness Engineering 的设计方法和落地检查项。

发布于 2026-05-25
人工智能 #Agent#LLM#agno#ReAct#Multi-Agent#Workflow#Tree-of-Thoughts#Memory

17 种 Agent 架构演进：从单次生成到可控执行系统

Agent 架构的核心不是提示词技巧，而是状态、控制流和评估器的设计。围绕 Reflection、Tool Use、ReAct、Planning、PEV、多 Agent、记忆、搜索、模拟和安全闸门等 17 种模式，系统拆解它们解决的问题、拓扑结构、适用场景和工程代价。

发布于 2026-05-18
云原生与运维 #ANOLISA#AgentSight#Agentic OS#Token#可观测性#LLM#Copilot Shell

用 AgentSight 看清 ANOLISA 中 Agent 的 Token 消耗明细

Agent 运行时的 Token 成本往往来自系统提示词、历史消息、工具调用和重复上下文回放。AgentSight 是 ANOLISA 的可观测组件，可以监控 Agent 状态、追踪 LLM 调用、按会话和对话拆解 Token 消耗，并通过命令行或可视化面板定位成本异常。

发布于 2026-05-11
开源项目 #GitHub#AI Coding#LLM#Agent#3DGS#ComfyUI#Rust

7 个 AI 开发工作流 GitHub 项目：模型路由、Agent 记忆与自动内容生成

围绕 AI Coding 和生成式内容工作流，梳理 9router、jcode、agentmemory、SuperSplat 等 7 个 GitHub 项目的定位、核心机制、适用场景和上手方式，帮助快速判断哪个工具能解决当前问题。

发布于 2026-05-10
人工智能 #Claude Code#CLAUDE.md#LLM#AI 编程#提示词工程#代码审查

用 CLAUDE.md 约束 Claude Code 的四条工程规则

CLAUDE.md 是 Claude Code 的项目级指令文件，可以在每次会话开始时给 AI 编程代理设定行为边界。围绕少假设、少过度设计、少无关修改、用验证目标驱动执行四个方向，可以明显减少 AI 写代码时常见的失控问题。

发布于 2026-05-04
软件工程 #Warp#Terminal#Zsh#Bash#AI Agent#LLM#AGPL

Warp 开源后的关键设计：Block 终端为什么更适合 AI Agent

Warp 开源后，真正值得关注的不是界面变漂亮，而是它把传统终端的纯文本流改造成了结构化 Block。Block 让命令、输出、错误、目录和退出码形成完整上下文，更适合大语言模型理解、诊断和执行修复动作。

发布于 2026-05-04