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三者关系：System Prompt 是剧本，Skill 是剧本的扩展包，Agent Loop 是演员按剧本行动。

平平无奇的源码，竟藏着Agent的核心秘密？

本文提出一种基于上下文卸载与结构化图表示的短期记忆压缩方案：通过将完整信息卸载至外部文件系统，同时利用 Mermaid 图语言将任务执行过程转化为可导航的结构化记忆，使完整信息保留于外部、关键状态以高密度形式留存于上下文。在超长Session实验中，该方案最高节省 61% Token，同时把超长Session任务的通过率从 33% 提升到 50%，相对提升52%。从实验结果可以看出，短期记忆压缩能力尤其适合办公提效、创作、研究和编程这类长任务和多任务场景，该能力已随 TencentDB Agent Memory 产品化节奏发布。

腾讯云Agent Memory节省61% Token提升52%成功率的诀窍：Mermaid无限画布×上下文卸载

当 AI 开始快速生成大量代码，真正的瓶颈就不再是"写不出来"，而是"看不完、想不清、管不住"。 本文基于一个落地在大仓多服务（Monorepo Microservices）场景中的开源工程框架，回答一个核心问题：如何把 AI 协作从对话式编码，升级为可控、可审计、可复用的工程过程？

QQ音乐Harness Engineering实践

OpenAI 内部的一支 3 到 7 人小团队，在短短五个月内，让 AI 生成了将近 100 万行生产级别的代码。据称全程，没有一个工程师亲手写过一行业务逻辑代码。

从Prompt、Context到Harness，工程的三次进化与终局之战

你是否想过，Skill 其实也可以像神经元参数一样被训练。你总想着授它以鱼，像个训斥孩子的妈妈，一遍一遍对着它苦口婆心地说教——你给我记住！你不许这样！这样不对！但好的教育难道不应该试着授它渔，给他一本书、一个目标，让他自己实践、碰壁、改错么？于是，我做了一个 skill 自己训练自己——自己迭代，自己评测，自己回归，最后选出一个最棒的 checkpoint 给你。是不是还有点意思？

让Skill自己训练自己：8阶段Loop、3层评测、5维AND门控，从此实现自进化

一个输入框，一个大模型，几个工具，一段写得很漂亮的 System Prompt，再配上一个炫酷的前端，看起来就像一个能干活的“数字员工”。演示会上效果惊艳，老板拍板，业务兴奋，研发也觉得：这事，稳了。

从零设计生产级 Multi-Agent Harness：架构、评估、记忆、成本与 MCP 工具接入全拆解

两个月 5.2 万 Star，Hermes Agent 用一个"LLM 审判官"机制实现了 Agent 的自我进化——不改模型权重，只改"怎么用模型"的策略。我逐行读完源码后发现：所谓的"自动学习"，本质是 Prompt Engineering + 文件持久化的一次精妙工程化实践。本文从源码层面拆解它的三大核心机制，并与 OpenClaw 做一次硬核对比。

拆完Hermes源码，我发现Agent的"自我进化"根本不需要训练模型

但写了这么多年代码之后，我发现一个反直觉的事实：删掉一行代码带来的成就感，远大于写出一行代码。

程序员越早想通这些越好

这一年“RAG 已死”的说法甚嚣尘上，比如《长上下文窗口、Agent 崛起，RAG 已死？》、《The RAG Obituary: Killed by Agents》。而像 Claude Code、Codex 这类新一代 Agent CLI 也纷纷放弃了 embedding，官方直接承认：不建索引、不用向量库，靠 LLM 驱动 Grep 就够用。RAG 真的不适合现在的 Agent 了吗？围绕这个问题，我们展开了深入调研，同时对Claude Code 等前沿解决方案的源码进行了拆解，最终形成本文力求回答 RAG 在 Agent 时代是否还有一席之地这一核心关切点。

RAG已死？不，是Grep回归了！

将记忆分为三层：常驻的精华摘要、按需加载的细节、仅支持搜索的完整历史，以节省Token。

深入浅出Harness Engineerring之核心模式与理念

5 月 10 日（周日），腾讯云开发者社区「AI 公开课」将落地西安。本次活动由腾讯云开发者社区主办，联合多方生态力量共同发起，聚焦一个最朴素、也最真实的问题——

5月10日·西安｜免费安装「能动手干活」的AI！名额有限，速速报名！

先做个自我介绍。我是一名游戏客户端开发工程师，日常工作在 Unity 引擎开发。从去年开始高强度使用 AI 辅助开发，一开始只是让它帮我补补代码、查查 API，后来越用越深入，逐渐突破了自己原有的技术边界——借助 AI 的能力和公司内网提供的工具链，我独立给项目组交付了 WPF 桌面启动器、好几个内部提效的 Web 站点、还有一堆企业微信机器人。这些东西放在以前，对一个纯客户端出身的人来说几乎不可能独自完成。正是这段经历让我对"如何高效驾驭 AI"这件事有了很多切身体会，也是写这篇文章的出发点。

Harness Engineering实践心得：如何高效驾驭AI？

AI 正在深刻改变软件开发的方式。从最初的代码补全，到如今的自主式 AI Agent，开发者与 AI 的协作模式正在快速演进。在这个过程中，一种被称为 vibe coding 的实践模式率先流行——开发者将需求直接抛给 AI，不审查 diff、不理解生成的代码，凭直觉接受输出，以最快的速度得到"能跑"的结果。Vibe coding 在原型验证和个人项目中有其价值，但它的本质是用速度换取了理解和控制，无法承载生产级系统的质量要求。

从第一性原理思考 Agentic Engineering

TencentOS AI增强版预装了两个 AI 运维技能,全栈运维诊断专家覆盖 9 大领域 24 项日常运维能力，内核宕机分析专家专攻内核崩溃自动化分析，用自然语言描述问题即可触发。让服务器运维不再只是少数专家的事，让内核崩溃分析不再是天花板级的技术门槛！

9 大领域24 项能力：TencentOS AI增强版正式上线

Harness Engineering 的概念已经火了有一阵了，全网很多文章基本都是在讲理念，讲为什么今天做 AI 开发，不能只靠一段提示词，也不能把模型当一个“更聪明的代码补全”。但与此同时，一个问题也在持续地发酵：

万字干货！Harness Engineering如何工程化落地？

一套面向 AI Agent 的执行环境底座，也是业内首个兼顾硬件级隔离与亚百毫秒启动的开源沙箱服务。

腾讯云开源OpenAI、Manus同款Agent底座

为什么Hermes的爆炸性增长让整个行业重新审视Agent的发展方向？对于正在技术选型中摇摆不定的开发者们，又该如何在Hermes和OpenClaw之间做出正确的决策？

全方位对比：Hermes VS OpenClaw


去年有幸获赠2本书，其中一本是《控制论和科学方法论》，读书过半我就发了条朋友圈，因为我当时觉得自己发现了一件不得了的事情。

一文讲透：Harness Engineering即控制论！

15 天，我和 AI 吵了 185 次架， 4.5 万行代码，开发了一款 QClaw / OpenClaw 的UGC游戏插件，这可能是人类跟 Agents 交互的新范式，插件已完全开源，有需要的欢迎自取～

神级开源插件！一句话让QClaw变3D小镇，Agent工作可视化，赛博云监工

Hermes Agent，重点聚焦其核心技术创新——Skills 闭环系统。该系统实现了从经验提取、知识存储到智能检索的完整链路，形成可复用、可迭代的“方法资产库”。文章按生命周期拆解：Agent 如何自主决定何时创建 Skill、在复杂任务中提炼有效步骤、并通过渐进式披露与条件激活机制进行按需加载与控制开销。本文有使用 AI 进行辅助写作及优化。

一文搞懂Hermes：新顶流Agent如何从经验中自我进化

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