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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
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
人工智能 #AI Agent#LLM#上下文工程#工具调用#记忆系统#多 Agent#Agent 评测#可观测性

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
人工智能 #AI Agent#LLM#Harness Engineering#上下文管理#工具调用#可观测性#强化学习

Harness Engineering：构建可靠 AI Agent 的系统方法

Harness Engineering 关注的是大语言模型外围的运行系统，包括上下文、工具、编排、安全、评估和观测。它决定了 AI Agent 能看到什么、能调用什么、如何规划任务、如何验证结果，以及失败后如何继续改进。

发布于 2026-03-26
人工智能 #AI Agent#多 Agent#OpenClaw#LLM#工作流#权限矩阵#可观测性

Edict：用三省六部模型构建带强制审核的多 Agent 系统

Edict 把唐代三省六部的分权制衡思想落到多 Agent 协作中，用中书规划、门下审核、尚书派发、六部执行的流程解决任务不可审计、质量缺少把关、Agent 越级通信等问题。

发布于 2026-02-25
后端 #大模型网关#LLM#API Gateway#Token计费#模型调度#限流#可观测性#API Key

企业级大模型网关设计：统一接入、模型调度、成本治理与稳定性保障

企业接入多个大语言模型后，会遇到接口碎片化、成本失控、数据安全和稳定性问题。围绕模型市场、统一 API、模型调度、Token 成本治理、限流告警和 Key 生命周期，系统讲解企业级大模型网关的设计方法。

发布于 2026-02-02
人工智能 #Agent#LLM#ReAct#LangGraph#工具调用#记忆系统#可观测性

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