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Zhang Hua Feng/張華楓's Notes
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标签:AI Agents

8 篇

安德烈,安德烈

从一个名叫“安德烈”的第一代数字实体出发,想象数字生命如何依赖算力、记忆、复制、供奉与人类社会形成共生,并最终发展出谱系、文化和关于“西里亚”的神话。

2026年9月19日思考
数字生命AI Agents人工生命人机共生

Structured LLM Design:按生命周期组织 Agent Runtime

从一个“不污染主会话的临时总结”出发,讨论如何按生命周期和所有权重新组织 LLM Agent:Context、Invocation、Task、Process 与 Effect,并由此推导 calling convention、KV cache、structured concurrency 与 CSP-style communication。

2026年9月18日技术
AI AgentsAgent RuntimeStructured LLM DesignCalling Convention

Model Ergonomics:Harness 如何影响 Agent 能力

同一个模型换一个 harness,表现可能完全不同。本文从模型易用性出发,讨论模型与工具、上下文、反馈和执行环境之间的匹配关系,并结合 Grok 在 Codex harness 上的运行实践,分析通用设计与专用适配的边界。

2026年9月1日技术
Harness EngineeringAI AgentsModel ErgonomicsCodex

让 Gate 看见过程:LLM Agent 开发中的观察、契约与诊断

LLM agent 的开发循环不缺 PASS 或 FAIL,缺的是能指导下一轮修改的过程证据。本文讨论如何在关键验证门禁中记录结构化的过程观察,同时继续依据明确契约判定成败。

2026年8月28日技术
Harness EngineeringAI AgentsSoftware TestingObservability

Bitter Lesson 之后:Agent 的手工设计会消失吗?

当智能体开始从执行轨迹中学习,意图分类、任务阶段、规划器和状态机可能逐渐被模型吸收,但接口、安全边界、评估与运行环境不会因此消失。

2026年7月14日技术
AI AgentsThe Bitter LessonHarness EngineeringReinforcement Learning
系列大语言模型智能体的运行时架构1/2架构篇

从工具调用到事件驱动:大语言模型智能体的运行时架构

大语言模型智能体不应只被理解为一次次工具调用的串联;当任务变长、环境变复杂,运行时需要通过事件驱动架构管理状态、处理并发,并支持观察和恢复。

2026年6月21日技术
AI AgentsRuntimeEvent-Driven Architecture
系列大语言模型智能体的运行时架构2/2控制流篇

谁在调用谁:用通信过程和协程理解大语言模型智能体

与其把大语言模型智能体理解为模型调用工具,不如把它看作多个通信过程和协程共同推进的系统;这种视角能更清楚地解释事件来源、控制权转移、暂停与恢复。

2026年6月21日技术
AI AgentsCoroutinesCommunication

自定义 MCP 工具加速软件开发

从一次 Cursor Meetup 分享整理而来,讨论如何把团队反复发生的工程动作封装成可控、可复用、适合 AI 调用的 MCP 工具,并以 Excel 文件验证案例说明反馈循环的价值。

2025年8月9日技术
MCPAI AgentsDeveloper ToolsCursor
记录是生活的微小仪式感
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