构建智能体：何时把子智能体并入主智能体循环

Claude Mods：把 harness 翻个里朝外

Claude Mods: Flipping the Harness Inside Out

这是一篇介绍 Claude Mods 的文章，作者称近几周用它把 Claude Code 调整为自己的 AI 工程工作流。文章提出 harness 随着模型吸收更多能力，剩余部分成为面向人的“注意力界面”（Attention Interface），并认为 Claude Mods 是其早期版本，还推测 harness 最终会成为其他公司在其上构建的平台。文中说明 mod 是运行在 Claude Code 内的 TypeScript 或 JavaScript 函数插件，可响应 prompt、工具调用或界面渲染等事件，观察、修改渲染方式或替代默认行为，被作者称为 agent harness 的中间件。

有人真的在看了那份 Anthropic 指南后把子智能体收回来了吗？

anyone actually fold their subagents back in after that anthropic guide?

r/ClaudeAI 的社区帖子，作者说读到一份新指南称多数配置应只用一个主循环加技能，而不是堆一批子智能体，觉得说的就是自己。作者表示自己已有不少技能，但仍保留一个独立智能体，只在合并前检查工作，且从不交给写代码的那个；不确定这属于指南建议保留的类型，还是自己只是舍不得。帖子询问是否有人真的削减了子智能体、效果是否更好。适合正在设计 Claude Code 智能体与技能结构、考虑是否拆分审查环节的人阅读。

通过 MCP 实现人机协同（Human-in-the-loop）

Human-in-the-loop over MCP - Docs by LangChain

LangChain 官方文档的一页，说明当通过 MCP 端点暴露的 agent 调用 interrupt 时，Agent Server 如何用 elicitation 向 MCP 客户端索取答案并在收到回答后恢复 agent。文档描述了工具调用暂停与恢复的往返流程（resultType 为 input_required、elicit/create 请求、requestState、inputResponses 等），并注明需要 langgraph-api>=0.18.0 及支持协议修订版 2026-07-28、声明 elicitation 能力的 MCP 客户端。适合用 LangSmith/LangGraph 部署 agent 并接入 MCP 的开发者查阅。

分享用独立对抗审查Agent做发现工作的方法

fofr 在 X 上列出一套做“发现类”工作的流程要点：让流水线能在盲测条件下复现已知结果，同时能拒绝已知的冒牌案例与仪器故障；不轻信自身结果，反复启动带有非诱导性提示的独立 Agent 做对抗式审查，并要求审查者从原始数据重新验证；每当审查发现问题，就尝试提炼成通用的技能或流程。适合用 AI Agent 做实验、数据探测或自动化研究工作的人关注。

为什么一个 AI 智能体不够用（以及如何运行 1000 个）——CJ Avilla 与 Harrison Stall（Anthropic）

Why One AI Agent Isn’t Enough (And How to Run 1,000) - CJ Avilla & Harrison Stall, Anthropic

一个 Anthropic 人员主讲的工作坊视频。开场以 Ken Thompson 一个月写出 Unix、IBM 用 1000 名工程师开发 OS/360、Linus Torvalds 在 1998 年遇到瓶颈作类比，引出管理 AI 智能体时的规模问题，随后介绍 Claude Managed Agents 中的 Flows：向 Claude 给出目标，它通过 API 自行规划并运行最多 1000 个智能体的多智能体拓扑。演示包括股票自选股扫描器、在关键阶段投入更多算力的方法、Bug Hunter 与 Explainer Studio 模板，并说明单智能体因惰性、自我偏好偏差和目标漂移而失灵。结尾讨论大规模安全运行：预算、中断、自动模式、凭据保险库和网络锁定。视频含时间轴。