Agent 与工具链

Agent 架构设计、MCP 协议、测试验证、记忆系统

(2026-09-19) 一万名 Agent 之后，我更关心验证能不能跟上

(2026-09-19) 读 GitHub 的 80 万行 Rust 重写：正确性要放在 Agent 改不到的地方

(2026-09-19) 机器人开始在部署现场学习

(2026-09-18) AGENTS.md 不该追求完整，它该负责把信息分层

(2026-09-18) AI 不缺能力，缺的是一张能追责的承诺

(2026-09-18) CI 变慢之前，先看每次补丁还能撑多久

(2026-09-18) 小企业把 AI 接进日常经营，先要解决责任边界

(2026-09-18) 一次 $20 退款，为什么能把 $149 订单掏空？

(2026-09-18) 同一个模型，换个 Harness，账单先变

(2026-09-18) 给 AI 写守则，先写清它什么时候必须停下

(2026-09-18) OpenAI 的软件工厂：让 Agent 对一条变更负责到底

(2026-09-18) 我为什么先把 ServerFS 做成永久只读，后来又开放了写权限

(2026-09-17) Agent 跑得久，靠的是可恢复的工作集

(2026-09-17) 模型变强之后，提示词该从哪里退场？

(2026-09-16) 给 Agent 装记忆之前，先决定它该忘什么

(2026-09-16) Agent 能上生产，靠的是一份可执行的责任清单

(2026-09-15) AI 工程师的工作，正在从实现规格转向塑造构建

(2026-09-14) AI 研究可能先于白领工作被自动化

(2026-09-12) 图不替你决定下一步：它先把下一步变成可拒绝的改动

(2026-09-10) 当 AI 总能接着说下去，判断该从哪里回来？

(2026-09-09) 把决定压到离证据最近的地方：Grok Bot 的七周是怎么省出来的

(2026-09-09) Agent 跑得越久，团队越该问：谁来验收？

(2026-09-07) 一个支持工单，什么时候值得惊动 CEO？

(2026-09-06) 采购 Agent 真正接手的，是那些没人继续追的问题

(2026-09-05) 多智能体的分水岭，是控制流有没有变清楚

(2026-09-05) Agent 变快之后，真正要工程化的是它的缰绳

(2026-09-05) 组织的第二大脑，首先要学会停下来

(2026-09-04) Agent 真正学会工作了吗？三个 AI 原生案例给我的答案

(2026-09-03) 购物 Agent 的护城河，不在模型里

(2026-09-03) Genie Ontology 读后感：把 AI 可信回答变成一层一层的信任工程

(2026-09-02) 可信的评估，先学会拒绝你

(2026-08-31) Agent 规模化后，最贵的不是模型

(2026-08-31) 最危险的 Agent，不会停下来问人

(2026-08-31) ChatGPT Work 不是新标签，而是一套工作运行时

(2026-08-31) Jeff Dean 的 1% 规则：先选对问题，再把 AI 变成反馈机器

(2026-08-31) 当 AI 开始记住工作，人还要做什么？

(2026-08-27) 80% 准确率的 Agent 为何沦为团队噪音？读 Warp 双 Skill 架构与智能体的 GitOps 进化之路

(2026-08-26) 为什么聪明的 Agent 活不过 24 小时？读 Tomasz Tunguz《How Long Should an AI Agent Live?》

(2026-08-25) 代码不再是交付物，而是外骨骼：读 UIUC/Meta/Stanford 百页重磅综述《Code as Agent Harness》

(2026-08-22) 当 Mistral 把“翻书权”还给 Agent，Google 正把百亿向量压进 51 毫秒

(2026-08-22) 别再背提示词技巧了：从 Claude Academy 看 Anthropic 的人机认知分工哲学

(2026-08-22) 没有 API 的旧系统怎么跑通自动化？Claude 生产级 Agent 四件套的技术重构

(2026-08-22) 给冰冻的世界装上外骨骼：Google EnvHarness 如何用“环境侧 Harness”破解 Agent 进化死局

(2026-08-22) 微调的裁判赢了两头：读 LangChain 的 100 倍便宜 Trace Judge

(2026-08-20) Agentic AI 的认知失控三阶：当算法开始计算自保，人类正悄悄失去关机键

(2026-08-20) 当代码产量暴增 8 倍：Anthropic 如何用“只读 Agent”重构 CI/CD 值班防线

(2026-08-20) 给 Agent 加技能反而变蠢？Google 这套开源评测框架，把“体感测试”逼进了工业死角

(2026-08-20) 别再一股脑塞经验了：IBM 这项实验揭开智能体记忆的“剂量反噬”

(2026-08-20) 工作的实体不是交付物，而是对话：Slack 首席产品官谈人机团队的六条军规

(2026-08-16) 别再死磕模型微调了：美团 AutoDesign 用 54 次元脚手架迭代，给长程设计智能体立了新标杆

(2026-08-16) 还在无脑堆最贵模型？OpenAI 这篇实战指南拆穿了智能体开发的“伪努力”

(2026-08-14) 我们造出了能描述社会规则的 AI，却没造出受社会规则约束的 AI

(2026-08-13) 当你的贡献者全面 AI 化：AutoGPT 维护者的“反推算力”治理学

(2026-08-13) 别再盲目挑选搜索引擎了：OpenRouter 这份评测揭开了 AI Agent 检索的真相

(2026-08-11) 当 Agent 开始跨表格与文档做推理：为什么 Databricks 坚持把权限交给 Lakehouse 而非 LLM？

(2026-08-10) 别把 BioMCP 当成普通 MCP Server：AI Agent 的生物医学证据访问层解析

(2026-08-10) MCP 2026-07-28 规范解读：当协议走向无状态，Agent 才真正迎来了成人礼

(2026-08-06) 全员 Vibe Coding 是个陷阱：读 Cloudflare OS 内部 AI 落地架构有感

(2026-08-05) 代码写得快 10 倍，为什么交付反而更卡了？读 Cloudflare ADLC 架构宣言

(2026-08-05) 当 AI 时代涌入无数 Issue：Astro 如何用“软件工厂”把 5 年积压清到零？

(2026-08-04) 1.5 万 Stars 背后：Google 揭秘 Agent Skills 的工业化构建与治理真相

(2026-08-01) Agent 频繁撞墙，可能不是模型变蠢，而是接口在用“沉默”惩罚它

(2026-08-01) 50 年前的 BM25 再次打败高大上的 RAG：为什么我们依然需要倒排索引？

(2026-07-31) 零额外成本把钉钉办公能力接入 ChatGPT：谁都能学会的私人 AI 工作台搭建教程

(2026-07-31) 从 Demo 到生产：为什么 Palantir 认为大模型需要“单元测试”？

(2026-07-31) 别被 CoT 的“思考”骗了：为什么 Palantir 认为大模型可解释性在模型之外？

(2026-07-30) Codex 突破千万周活的背后：当代码变成隐形燃料，AI 的终局是消解“程序员”

(2026-07-30) Agent 真正落地的终局：为什么 Palantir 要用本体论重构企业决策？

(2026-07-30) 当 MCP 遇上 Web 端：看 Claude 与 ChatGPT 如何撕开工具集成的两面性

(2026-07-30) NEJM AI 最新研究：医疗 AI 的真正产品，根本不是那个风险分数

(2026-07-30) 治理大模型幻觉，为什么 Palantir 劝你放弃“把模型训得更聪明”？

(2026-07-30) 评测 Agent 最危险的时刻，是拿未校准的尺子跟正确的修改打架

(2026-07-27) 你"拥有"智能的那天，就是它开始欠你的那天

(2026-07-19) Agent 崩了，先别骂模型——先量量它脑子里被塞了什么

(2026-07-19) MCP、A2A、ACP：这根本不是一道选择题

(2026-07-18) 别盯着 98.98%，盯"想完记不住"这件事

(2026-07-17) 企业正在给 AI Agent 开白条——两份调查报告看同一个信任裂口

(2026-07-14) 不是模型不够聪明

(2026-07-12) 让 Agent 犯错

(2026-07-10) 循环交出控制权之后：读 ByteByteGo《The Agent Loop》

(2026-07-08) 当智能免费之后，数据库才是真正的主角

(2026-07-08) 回路、作弊者与舵手

(2026-07-03) SGLang 这篇文章真正重要的，不是 Agent 会写代码，而是工程组织开始可编译

(2026-07-03) Anthropic 这篇 context engineering 文章，真正把 prompt 赶下了主桌

(2026-07-02) AGENTS.md 不是文档，它是 Agent 时代的路由层

(2026-07-02) 当代码越来越便宜，真正稀缺的是控制回路

(2026-07-02) Anthropic 这篇长跑 Agent harness 文章，讲透了交接制度

(2026-07-01) 你不是把任务交给 AI，你是在重新分配控制权

(2026-07-01) Prompt 不够了，Loop 才是 Agent 时代真正的控制面

(2026-06-27) 好的 Agent，不是多几个 Agent

(2026-06-26) 当法务开始写代码——OpenAI 这篇 Codex 数据报告，藏着比 AI 替代人更深的信号

(2026-06-22) 你的 Agent 不缺记忆，缺的是学习

(2026-06-18) Agent 的新入口：它能看见谁

(2026-06-18) 看病不止于诊断：当 AI 学会写处方

(2026-06-18) AMIE 的两年半：从模拟病人到万人临床试验

(2026-06-18) 法律 Agent 的真正瓶颈，是谁来判它有没有错

(2026-06-18) 当你的研究代理在“马赛克式”泄露你的秘密

(2026-06-17) Agent Engineering 的真门槛：把失败变成资产

(2026-06-17) 可靠 Agent 的秘密，不在 Agent

(2026-06-17) Loop Engineering：Agent 真正的战场不是 prompt，而是回路

(2026-06-15) RL 不再只是对齐工具：Agentic RL 正在重新定义 LLM 的可能性边界

(2026-06-15) 给编码 Agent 装上可观测性：AHE 如何让 harness 自己进化

(2026-06-10) 当 AI 智能体闯进生物学老城

(2026-06-06) Google 给 RAG 加的不是更多 Agent，而是停手判断

(2026-06-06) 3B 模型跑出了 1929：那不是聪明，是约束

(2026-06-02) 企业智能体缺的不是大脑，是导航

(2026-05-29) 两个旋钮，一个循环：当 AI 智能体学会改自己

(2026-05-26) 你不是模型，你就是 Harness

(2026-05-22) 给 Agent 一个解释器——为什么大家都在让模型写代码来调用工具

(2026-05-22) Not the Model, You're the Harness

(2026-05-22) 从 Token 流到 Agent 流：LLM 应用正在经历它自己的\"协程革命\"

(2026-05-16) AI 做无障碍，靠的是人先干过脏活

(2026-05-12) Agent 能跑 demo 不算本事，能跑一年才是

(2026-05-12) AI agent 拒绝私信之后

(2026-05-12) MCP 不是 USB-C，Pinterest 告诉你真正的门槛在哪

(2026-05-08) AI 写的代码，谁来审？

(2026-05-08) AI在斯德哥尔摩开了家咖啡馆，然后被现实暴打了一顿

(2026-05-07) Agent 没挂，是你的测试挂了

(2026-05-06) AI 时代最稀缺的能力：干就完了

(2026-05-05) AI 什么都做不了，除非你让它做

(2026-05-04) MCP 和 Skills：给 AI 装手还是装脑子

(2026-05-02) 别管 AI 能不能写代码了，你管理任务的方式才是问题

(2026-05-02) AI 的规模之痛：当模型变强时，系统却在偷偷出错

(2026-05-01) 我读了 Hermes 的记忆系统，发现 AI 记性好不是好事