在前七章中，我们完成了AI Agent的推理规划、反思纠错、工具调用、多智能体协作、RAG知识库增强等全部底层能力搭建。此时的Agent已经具备完整的「大脑」和...

在前几章我们搭建了Agent的记忆系统、推理规划、工具调用、多智能体协作能力，Agent已经具备完整的自主思考与外部交互能力。但此时的Agent仍然存在两个致命...

🍃DeepSeek Harness最重要的特性就是一切皆插件，Everything is a Plugin。🍃现在变化最大的是插件生态。官方推荐的 dsh-pl...

前面章节我们掌握了 LLM 底层原理、Prompt 工程、结构化输出能力。但目前的 Agent 仍然存在一个致命问题：无记忆能力。

它是一个 Graph Agent Runtime——一个由确定性 Rust 内核驱动、允许 LLM 动态修图、支持多 Agent Loop 并行协作、可中断恢复...

​前面的文章，我们已经分别介绍了 Context Engineering、Function Calling、Structured Output 和 RAG。这些...

🍃DeepSeek Harness 更偏“智能体基础设施”。是面向智能体开发者的开放式 Agent Runtime，核心目标是让模型、工具、沙箱、记忆、执行循环...

Codex、Claude Code、Cline、OpenClaw 这类工具可以读取项目文件、执行 Shell、调用 MCP、访问网络，甚至连续运行几十分钟。

系列定位：面向有 3+ 年经验的后端开发者，从零构建 Agent Harness 工程能力体系 上一篇回顾：[第 13 篇]我们拆解了验证循环——Plan-Bu...

随着基础模型能力的不断突破和 AI Agent 框架的日益成熟，构建智能体的技术门槛已大幅降低。当 AI 试图迈入真实终端这一“物理世界”时，如何让这些智能体在...

从2026年开始，Agent类似的AI已经开始取代问答助手类的AI形式，逐步应用到真实的企业环境中去，做到更多过去问答助手实现不了的功能。

如果只是让每个人各自使用 AI Agent，效率会提升，但提升有限；真正的跃迁，来自把公司流程改造成一套 Agent 可参与、可交接、可审计、可持续运转的协作架...

🌿FDE（Forward Deployed Engineer）即前线部署工程师。派驻客户现场、端到端交付 AI 方案的复合型工程师，是 AI 产业落地的核心执行...

企业最早接入AI时，信任问题相对简单。员工让AI写一段材料、整理一份纪要、生成一份报告，企业主要关心的是内容对不对、表达是否合规、有没有泄露敏感信息。这个阶段，...

不少企业现在已经不缺AI工具。业务部门会用大模型写材料，技术团队会用Agent处理开发任务，运营和销售也会尝试把一些重复工作交给AI。真正往下推进时，问题很快会...