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文章认为，可靠的 AI 智能体需要在软件中具备确定性的控制流和程序化验证机制，而不能仅仅依赖复杂的提示词链。
AgentSPEX 提出了一种领域专用语言，用于构建模块化、可解释的大模型智能体工作流，具备显式控制流、状态管理与可视化编辑器，性能优于现有 Python 耦合框架。
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。