Agent 24
- 从“运行成功”到“任务完成”：一次 Coding Agent Runtime 的评测复盘
- 从 Agent 开发走向 LLM 训练：1.69 元跑通 nanoGPT Shakespeare
- AI Coding 越强，越要警惕“交付可控”的幻觉
- 【译】如何成为世界级的 Agentic Engineer
- 《Effective AI Agent》条目 11: 为工具调用构建零信任的防御性校验
- 《Effective AI Agent》条目 10：文件是 Agent 最可靠的记忆载体，比“无限上下文”更有效
- 《Effective AI Agent》条目 9：围绕KV缓存组织上下文降本提速
- 《Effective AI Agent》条目 8：为错误进行分类建模，实现差异化重试
- 《Effective AI Agent》条目 7：强制使用结构化输出作为组件契约
- 《Effective AI Agent》条目 6：把 ReAct 循环实现为受控的有限状态机
- 《Effective AI Agent》条目 5：实现可回放的 Orchestrator 以支撑调试与回归
- 《Effective AI Agent》条目 4：把 Agent 模块化为Planner/Executor/Memory，否则迟早写成意大利面条
- 《Effective AI Agent》条目 3：以“问题空间”定义智能体边界，而非“模型能力”
- 《Effective AI Agent》条目 2：超越固定流程：用Agent解决开放性问题
- 《Effective AI Agent》条目1：优先在确定性任务中使用显式工作流
- 构建Agent：写在《Effective AI Agent》手册之前
- 开源Agent架构的设计与实现之：Codex
- 开源Agent架构的设计与实现之：OpenCode
- 【译】使用 Claude Agent SDK 构建代理
- 【译】Claude Code凭什么这么好用？（以及如何在你的AI智能体中复现这种魔力）
- 【译】我们如何构建多智能体研究系统
- 【译】不要构建多智能体 (Multi-Agents)
- Vibe Coding：新乐园还是潘多拉魔盒？记一次MacOS APP 开发
- Hello, Agent