#AI Agent工程化

共 7 篇相关文章

构建云端AI Agent需要全新架构思维，本文解析持久化执行平台、执行框架、开发环境工具三大核心基础设施，帮助团队避免从本地迁移到云端的常见陷阱。

深度解读华为Hermes Agent百页手册，详解五层记忆架构如何解决AI健忘症、自进化闭环机制让Agent持续优化、多智能体协同的工程化落地方案，为不同水平开发者提供系统化学习路径。

LangGraph 1.0.5系列教程完整解析，涵盖状态持久化、记忆管理、Human in the Loop、流式输出、时间旅行、多智能体协作等核心特性，六节课从入门到生产部署，助你掌握AI Agent底层编排框架。

九成AI Agent项目止步于Demo阶段，根因在于工程化能力不足。本文拆解Agent工程化四大核心难题——架构设计、上下文工程、评估体系与可观测性，并提供12周可执行路线图，帮助团队将Agent从原型推向生产环境。

详解Harness Engineering（驾驭工程）三层架构实战方法，涵盖信息层、约束层与自动化层，系统化控制AI Agent代码生成质量，解决方向偏移、过度生成等常见问题，附环境搭建与避坑指南。

深度解析Claude Code源码泄露事件，揭示其核心Harness架构的七大机制，包括上下文管理、工具调用编排、状态追踪等，为AI Agent开发者提供架构设计参考。

详解GitHub开源项目awesome-llm-skills，一份兼容Claude Code、Codex、Gemini CLI的AI Agent技能清单，涵盖资源工具与最佳实践，帮助开发者快速构建和扩展Agent工作流。