@rhymeleon: 第一次刷到时只是大致浏览了一下。最近深入研究agent,加上面试官的一些问题,我才真正意识到这篇文章的含金量。 文章对于agent的循环,记忆机制,harness工程,agent测评等都有深入的讲解,推荐大家阅读

X AI KOLs Timeline 新闻

摘要

用户推荐一篇深入讲解agent循环、记忆机制、harness工程和agent测评的文章,强调其含金量,适合深入研究agent的读者。

第一次刷到时只是大致浏览了一下。最近深入研究agent,加上面试官的一些问题,我才真正意识到这篇文章的含金量。 文章对于agent的循环,记忆机制,harness工程,agent测评等都有深入的讲解,推荐大家阅读
查看原文

相似文章

@vintcessun: 今晚翻到一个学习路线项目,重新理解了Agent该从哪开始学。以前总觉得Agent就是堆工具和框架,但它的核心是那个“观察-思考-执行”循环,以及harness工程对权限、状态、回溯的组织。它把学习拆成从0构建最小Agent loop到最终…

X AI KOLs Timeline

一个名为Agent-Learning-Hub的开源学习路线项目,将AI Agent学习拆分为8个阶段,从构建最小Agent loop到生产部署,提供可执行的todo list和推荐资源,由Datawhale社区成员维护。

@knoYee_: https://x.com/knoYee_/status/2062780637677752366

X AI KOLs Timeline

作者复盘了使用多Agent协作三个月的经验,总结出五个主要痛点(如Agent间矛盾、忽略边界条件、自我审查失效、合并决策困难、压缩执行后暴露更难问题)和两个心得(只读审查Agent价值高、Agent矛盾暴露需求模糊),强调了人类在AI协作中的核心决策作用。

本文系统梳理了AI Agent架构与工程实践,涵盖控制流、上下文工程、工具设计、记忆、多Agent组织、评测、追踪和安全,基于OpenClaw实现展开,强调Harness(测试验证基础设施)对系统稳定性的关键作用。

X AI KOLs

本文系统梳理了AI Agent架构与工程实践,涵盖控制流、上下文工程、工具设计、记忆、多Agent组织、评测、追踪和安全,基于OpenClaw实现展开,强调Harness(测试验证基础设施)对系统稳定性的关键作用。