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Harness Engineering：让 AI 编程智能体可控、可恢复、可进化的架构模式

Harness Engineering 关注的不是单次提示词怎么写，而是如何把 AI 编程智能体做成可长期运行的系统。内容覆盖上下文管理、工具权限、Session 事件流、Sandbox 隔离、多智能体协作以及可进化记忆架构。

发布于 2026-04-29
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AI Agent 工程架构：从循环控制到上下文、工具、记忆与评测

AI Agent 的稳定性不只取决于模型能力，更取决于循环控制、上下文组织、工具设计、记忆系统、评测体系和安全边界。围绕这些工程要素，可以把 Agent 从一个会调用工具的聊天程序，建设成可验证、可追踪、可恢复的长期运行系统。

发布于 2026-04-28
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AI Agent 记忆系统架构：OpenClaw、Claude Code 与 Hermes Agent 的工程取舍

大语言模型本身没有运行时状态，AI Agent 必须在模型外设计记忆系统。围绕 OpenClaw、Claude Code 和 Hermes Agent，拆解文件记忆、上下文工程、情景记忆三种架构路线的机制、适用场景和代价。

发布于 2026-04-12
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生产级 Agent 开发：核心组件、ReAct 循环与稳定性设计

从 LLM、规划、记忆、工具四个组件讲清 Agent 的基本架构，并展开 ReAct 执行循环、生产环境稳定性问题、框架选型和企业级智能助手的分层设计。

发布于 2026-01-06