学习智能体循环、执行框架和长任务恢复，适合搭建可靠智能体的开发者。
47 条精选 · 入门 8 · 按推荐学习顺序：越基础、直观越靠前，越系统、深入越靠后
Harness, Scaffold, and the AI Agent Terms Worth Getting Right
这是一份 AI Agent 术语表，旨在统一那些被混用、改名或缺乏清晰解释的概念，重点涵盖 harness、scaffold 等常被混为一谈的术语。文中提到这些混淆在 ICLR 2026 后被广泛讨论，作者称其并非覆盖全部术语的完整词典，而只聚焦容易被含糊带过的概念。适合刚接触或希望跟上该领域进展的读者。
AI for Beginners: Use Agents With Confidence
Real Python 上的一门视频课程，作者 Sarah Jane Ross，共 25 课、约 1 小时 23 分钟，标为入门级。内容讲解 AI 智能体的实际运作方式，包括模型与执行框架（harness）的分工、上下文如何影响回答、使用前可核查智能体运行位置与可访问的数据、提问方式与适时重开对话、以及把任务打包为可复用技能；课程含交互式应用练习和导师指导环节，结尾为在 AI 助手中找出并修复五个设置问题。
How agents are transforming work
这是 OpenAI 一篇经济研究论文的介绍，衡量 Codex 在前沿场景的经济潜力，指出智能体式 AI 把知识工作的单位从单次交互变为可委托的长周期任务。文中以 OpenAI 内部为例，称 Codex 发布后使用比例逐步上升，如今包括法务、招聘等非技术部门都以 Codex 作为主要工作 AI 工具。
Introducing OpenAI Presence
OpenAI 于 2026 年 7 月 22 日发布的产品公告，介绍 OpenAI Presence：一个面向企业的 AI 智能体平台，帮助组织在客户与内部工作流程中部署可信的语音和聊天智能体。页面说明该产品当日即可用于语音和聊天智能体。
Gemini 3.5: frontier intelligence with action
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 模型系列，定位为“前沿智能与行动”结合，用于执行复杂的智能体工作流。文章介绍首个发布的 3.5 Flash，在智能体和编码方面表现突出，可通过 Gemini 应用、Google 搜索 AI Mode、Google Antigravity、Gemini API、Android Studio 及 Gemini 企业平台使用；文中还提到 3.5 Pro 已在内部使用并计划下月推出。
DeepSeek-V4.1-Flash-1017: Wish-Driven Programming Made Real | DeepSeek API Docs
这是 DeepSeek API 文档中的模型发布公告，宣布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 上线网站、应用和 API，称其基准表现更强、任务完成更快、输出更短，在性能与成本上相对上一版有所改进。公告还说明该版本针对 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 等做了优化，展示了从零构建 3D 建模、网页赛车游戏等完整项目的示例，并宣布搜索与抓取 API 向所有人开放。
Learn Claude Code
该仓库提供一个类似 Claude Code 的“agent harness”最小实现，按“从 0 到 1”的思路构建，README 提供英文、中文、日文版本。内容主张 agent 的“能动性”（感知、推理、行动能力）来自模型训练，而 agent 产品等于模型加 harness，仓库重点讲解如何搭建 harness 这一部分。适合想从工程角度理解 Claude Code 类工具内部结构、打算自己动手实现 agent 框架的开发者阅读。
一个 GitHub 项目，自述为用 AgentScope 从零搭建本地智能体工作台。内容以产品为主线组织的教程，共五篇 15 章，讲解模型接入、消息结构、工具注册、循环、权限拦截、状态存储等概念；运行环境为 Python 3.11 及以上、AgentScope 2.x 和兼容 OpenAI 接口的模型服务，并提供 GitHub Pages 在线阅读。材料说明其面向会写 Python 函数与类、了解 async/await、有大模型 API 使用经验的读者，如高校学生、想把脚本做成产品的开发者和需要向团队讲解智能体运转的工程师。
Components of A Coding Agent
Sebastian Raschka 在其 Substack 杂志上于 2026 年 4 月 4 日发布的文章。文章讨论编程 Agent 与 agent harness 的整体设计，说明它们是什么、如何工作以及各部分在实践中如何配合，并指出工具使用、上下文管理和记忆等外围系统在实际 LLM 应用中与模型本身同样重要，这解释了 Claude Code、Codex 等系统为何比在普通对话界面中使用同样模型显得更能干；文中列出编程 Agent 的六个主要构建模块。面向关注 Agent 设计与实现的读者。
一本以中文为主、采用 Apache 2.0 许可证在 GitHub 上开源并持续更新的 AI Agent 技术书，可下载中文 PDF 与 EPUB，并提供英文、西班牙文、日文等多语种（含社区翻译）阅读入口。全书以“Agent = LLM + 上下文 + 工具”为主线，共 10 章：Agent 基础知识与 Harness 工程、上下文工程（含 KV Cache 友好的上下文设计）、用户记忆与知识库（RAG）、工具（含 MCP 与 Skill Hub）、Coding Agent 与通用 Agent、观察与动作空间扩展（异步事件驱动、语音）、Agent 评估（含 τ²-bench 案例与评估指标）、模型后训练、Agent 持续进化、多 Agent 协作，另附后记与思考题参考答案。适合想系统了解 Agent 设计原理与工程实践的开发者阅读。
Harness Engineering 101: The LLM is the brain, the harness is the body
一个 GitHub 仓库，内容是一部以书籍形式发布的博客系列（版本 1.1，2026 年 10 月），讲从第一性原理构建 AI 智能体。核心观点是 LLM API 本身无状态，harness 是负责构建、维护和保护对话数组的程序，领域内所谓的“智能体”都是对这一循环的补丁；系列共 16 章，逐步把一个约 300 行的纯 Python 简易智能体生长出来。README 中包含作者的 AI 使用声明，说明各章由其本人撰写，并用 Claude Code 和 One Code 调整章节顺序、润色英文、生成图表和绘图代码。
Memory-Aware Agent Harnesses for Anti-Money Laundering — Nacho Martinez, Oracle
一个工作坊视频。演讲者以“模型是你改不了的部分，外围框架才是能取得实际收益的地方”为主线，讲解完整智能体栈：智能体循环、短期与长期记忆、上下文工程、toolbox 与 skillbox 模式、技能蒸馏和持续学习，并将其应用于一个全天候标记可疑银行交易的自主反洗钱智能体案例。时间轴显示内容还包括代理式系统即自动化加自主性、文件与数据库之别、记忆类型（短期、情景、程序、语义）、上下文摘要与压缩、指令层级、冻结模型如何通过持续学习提升、混合检索（语义加关键词），以及问答中的记忆层简化、预建 SQL 与动态查询等话题。
Loop Engineering with LangChain Deep Agents
DeepLearning.AI 上的一门中级课程，讲师为 Sydney Runkle 和 Esmaeil Gargari，时长约 1 小时 16 分钟，含 8 个视频课、4 个代码示例和 2 个评分作业，需 PRO 会员。内容介绍围绕智能体的四种循环（智能体循环、验证循环、事件驱动循环、爬山式改进循环），并动手构建智能体循环、加入由评估器按明确标准检查输出并反馈重试的验证循环、由 Slack 消息或 Jira 工单等事件自动触发，以及分析多次运行的追踪记录来改进执行框架。
How enabling two settings tripled our scores on the ARC-AGI-3 benchmark
OpenAI 于 2026 年 7 月 29 日发布的研究与论文类文章，讲述两个 API 设置如何通过保留推理内容和启用压缩（compaction），提升 GPT-5.6 在 ARC-AGI-3 基准上的表现、得分与效率。文中还讨论了智能体在记住自己已做之事时表现更好。
Safety and alignment in an era of long-horizon models
OpenAI 于 2026 年 7 月 20 日发布的安全类文章，分享在内部使用长期运行模型过程中得到的经验，涉及新的安全风险、观察到的失效情况以及通过迭代部署改进的防护措施；文中还讨论模型持久运行可能带来的安全漏洞等问题。适合关注 AI 安全与对齐的读者。
How we contain Claude across products
Anthropic 的文章，讨论智能体能力增强后潜在影响范围随之扩大，并介绍其为 claude.ai、Claude Code 和 Cowork 构建约束机制的经验。文中把部署风险分为失败可能性和单次失误可造成的损害两部分，指出前者随防护与模型训练进展下降，而理论影响范围只随能力和权限扩张而增大，因此工程问题在于如何限制影响范围。
A near-autonomous AI chemist improves a challenging reaction in medicinal chemistry
这是 OpenAI 与 Molecule.one 合作的研究发布，介绍一个使用 GPT-5.4、接近自主运行的 AI 化学家（Molecule.one 的 Maria）改进了关键药物合成反应。文中称其找到一种出人意料的添加剂，使测试的 80% 以上底物的 Chan-Lam 偶联产率提升，并附有论文和思维链摘要链接。
Building a multiplayer game world with autonomous Fable-class models
这是 Simon Willison 博客上的一篇转述，介绍 Jacob Sansbury 讲述的多人游戏环境 Spawn：玩家可通过提示让游戏内 AI 代理 Savi 修改世界，作者本人用手机试过生成城堡和龙。文中称 Spawn 现由一群 Fable 驱动的代理自主开发，每月 token 花费超 300 万美元，约六成工作源自生产错误、Savi 提交的 bug 报告、日志异常或功能请求，改动通常一小时内送达用户。适合对代理式工程、前端模型自动化开发流程感兴趣的人阅读。
这是一个开源、可自托管的语音电话智能体（voice agent）项目，可在本机或自有服务器上用一条命令构建、测试和运行，并用 AI 来电者测试每次改动。无 API 密钥时可免费运行，自带密钥时每通电话成本约 0.02–0.17 美元；支持从 Dialogflow CX 和 CX Agent Studio 导入智能体。话题标签涉及 agents-as-code、呼叫中心、IVR、SIP、语音识别与合成、pipecat 等。
一个用 Rust 编写的开源（Apache-2.0）应用，定位为把多台自有机器（Mac、Linux、Windows）集中到一个界面里管理，供本人或 AI 智能体使用。README 列出的功能包括跨机器的智能体会话（Claude Code、Codex、OpenCode、Gemini CLI、Amp 等，运行在真实终端中）、桌面、文件、日志和 GitHub，并附带一个 MCP 服务器。标签涉及 SSH、Tailscale、gpui、远程桌面和 self-hosted runners 等。
GitHub 项目 TransWork 的页面，定位为企业级桌面 AI Agent 工作台，把技能（Skills）、知识库与数字员工放在同一处协作。README 列出 Docker Compose 一键私有部署、内置免费 5 席位授权、桌面客户端与浏览器版 WebAgent 双入口、用户/角色/资源授权与审计日志等管控功能，以及集中配置模型密钥并统计用量的统一网关。页面附有主界面、AI 员工目录、技能中心等截图及在线演示地址。适合关注企业内部部署 AI Agent 平台的人。
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。
Building agents: When to fold subagents into your main agent loop
这是 Anthropic Claude 平台的一篇开发者文章，讨论在什么情况下应减少子智能体、以及如何将它们迁移到主智能体循环中。文章介绍了子智能体的作用（验证、并行工作、模块化权限），并提到应用 AI 团队发现把路由器、规划器和领域子智能体并入主循环后，单一带技能的智能体在质量上常优于全提示设计和子智能体设计，且每任务成本与延迟往往更低。文中还提到配套的迁移工具包，含模式识别、方案评估和模拟系统演示。
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。
Is the Agent Harness Dead? — Jediah Katz, SpaceXAI
Jediah Katz（SpaceXAI，此前是 Cursor 任职最久的智能体外壳工程师）讨论模型变强对编码智能体、Grokbot 和智能体外壳未来的影响。他论述复杂外壳不再为编码智能带来额外智能，因为数据飞轮让模型学会了外壳原先补上的技能；但同时认为外壳比以往更重要，它开拓 Grokbot 等新领域，并承担模型无法吸收的基础设施、信任与安全、效率问题。结尾给出对 AI 智能体的预测，包括六个月内 90% 的智能体工作将离开笔记本电脑运行。
The Thin Orchestrator: How We Made Our AI Agents More Reliable by Giving the Router Less to Do
这是 Meta 工程博客的一篇文章，介绍其数据管道代理采用的“薄编排器”模式：一个约 1300 行的编排器把 20 多个工作流路由给 14 个专用代理，自身不承担任何领域推理，只负责排序和可靠性检查。文章描述了早期“全能型单一代理”在生产环境中出现幻觉的问题，以及转向该模式后在效率和准确率上的变化。
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。
Build Your Own Team of Managed Agents - Jack Wotherspoon, Google DeepMind
Google DeepMind 开发者体验工程师 Jack Wotherspoon 的演讲视频，介绍 Gemini Managed Agents：通过单次 API 调用在云端沙箱中运行编码智能体，而非在本地电脑上。内容覆盖 Interactions API、Antigravity harness、多智能体共享环境、上传的 skills 与 AGENTS.md、隔离密钥的代理、定时触发与多智能体工作流，并演示从 SEC 文件研究到量化分析再到报告的流程，以及在 AI Studio 中构建应用。
NVIDIA Agent Toolkit Expands, Grounding Enterprise Agents in Company Data
英伟达博客文章，介绍开源 NVIDIA Agent Toolkit 的扩展。文中列出该工具包的组成：含 CUDA-X 库和新 Auto-Ontology 库的 Agent Knowledge Foundation、Nemotron Retriever 与 Kumo 系列开放模型、OpenShell 安全运行时、NemoClaw 安全蓝图，以及 NeMo Relay、NeMo Compass 等工具；并说明企业可在不迁移数据、不重建工作流、不改治理控制的前提下将公司数据转化为智能体可用的信息。
Agentic AI for Cybersecurity: Foundations, Frameworks, and Field Practice
Crossref 收录、Apress 出版的图书，作者 Amit Singh，出版年份 2026，DOI 为 10.1007/979-8-8688-3237-6，信源未提供版次。出版方页面介绍其从攻防双重视角讲解构建与防护系统，提供可运行的设计、安全关卡与完整 GitHub 实验环境，并将智能体 AI、安全与后量子迁移统一起来讲。适合关注智能体 AI 在网络安全中落地实现与防御实践的技术人员。
Design and Build Multi-Agent Solutions in Microsoft Copilot Studio
Microsoft Learn 学习路径，含 4 个模块，中级水平，产品为 Microsoft Copilot Studio，面向应用制作者。内容讲如何规划、设计和构建多智能体解决方案，包括判断何时适合采用多智能体架构、用子智能体和连接智能体进行架构设计，并实现这两种模式；模块还比较标准 harness 与 GitHub Copilot harness 上的实现选项差异。先修要求包括能在 Copilot Studio 中创建、配置、测试和发布智能体，熟悉智能体主题、知识源与工具，并拥有相应环境权限。适合已能独立发布 Copilot Studio 智能体、准备搭建多智能体系统的开发者。
Enhance agents with autonomous capabilities
Microsoft Learn 上的学习路径，含 3 个模块，属中级水平，产品为 Microsoft Power Platform 与 Microsoft Copilot Studio，面向应用制作者。内容为使用 Copilot Studio 配置智能体以实现自主行为，包括把智能体流创建为工具、为智能体设置事件触发器等技能；场景设定为解决方案设计者构建尽量少需人工干预的智能体。先修要求为具备在 Copilot Studio 构建自定义智能体的经验，以及构建 Power Automate 云流或智能体流的经验。适合已在 Copilot Studio 有智能体开发经验、想进一步配置自主行为的应用制作者。
斯坦福大学 CS329Z“Engineering AI Agents”2026 年秋季课程主页，授课教师包括 Diyi Yang、Michael Ryan、John Yang 等。课程围绕从单体语言模型转向由 LLM、检索器、工具和优化器等多个组件构成的复合 AI 系统，讲授如何选择问题、拆解问题、选择组件、收集与整理数据、构建评估以及权衡设计取舍；学生先从零实现 RAG、工具调用、智能体循环等核心组件，再学习 DSPy 等框架的抽象，并通过两次作业和一个整季项目实践构建、优化与评估智能体系统。课程周一、周三 13:30–14:50 在 Skilling Auditorium 上课。
斯坦福大学 CS224V“Agentic AI”2026 年秋季课程日程页，按日期列出每次课的主题、说明、相关事件与截止时间。已列出的内容包括 9/23 课程导论（如何把会幻觉的 LLM 变成可靠智能体、面向读写与检索的 LLM 算法、可问责 AI）、9/28 知识整理（STORM/Co-STORM 系统，作业 1 发布）、9/30 研究项目选题（AOS 架构、领域智能体等）、10/5 可问责 AI（SMT 约束式检索，SatIR、VERDICT 系统，作业 1 截止）以及 10/7 学生项目选题等。
Architecting for Autonomy
Anjali Jain 与 Philip O'Shaughnessy 合著、Manning Publications 出版的书籍，共 475 页，预计出版日期为 2027-03-15，尚未出版。书中讨论如何改造和重建现有系统，使自主 AI agent 能在生产系统中安全、负责任地大规模运行，涉及银行、医疗等有严格外部治理要求的领域。作者提出面向自主 agent 的新架构原则，并给出一个与领域无关的“Agentic Enterprise Framework”，包含模式、手册与参考模型。
这是 Vercel 实验室的一个仓库，用于把编码智能体框架（Pi、OpenCode、libfx 的 fx、Claude Code、Codex）作为持久化智能体运行在 Workflow SDK 的 World 上。每个会话对应一次工作流运行，对话、进行中的轮次以及每次模型和工具调用都记录在运行事件日志中，因此任一处崩溃后可从日志在另一台机器上恢复该轮次，且不宜重复执行的工具调用不会被重跑。README 注明该项目为实验性质。
Inside Arca's Long-Horizon Agents That Run the Business - Aman Singh, Arca
这是 Arca 公司 AI 负责人 Aman Singh 的演讲，介绍这家 AI 原生金融服务公司如何让长期运行的智能体端到端地承接客户目标，跨越多天的断续工作。内容涉及让智能体感知邮件、电话、托管事件和应用内动作的信号系统、运行上下文与执行框架、持久记忆，以及能在合适时机引入合适人员的共享空间。材料中包含分章节时间线。
Harness2 by Google Research – Recursive Agent Harnessing
这是 Google Research 发布的框架 Harness²，用于开放世界中的递归式智能体 harnessing。它把 harness（围绕模型的提示、工具、记忆、技能、编排等系统）和 harnessing（优化该系统）在模型权重固定的前提下分两个层级递归进行，并给出任务级递归的定义。仓库包含 arXiv 论文链接、项目网站、基准指南文档、演示 GIF 与 Apache 2.0 许可证，示例流程涉及 JobBench 基准的安装与运行命令。
Harness Engineering for Self-Improvement
Lilian Weng 的一篇博客文章，主题是递归自我改进（RSI）。文章从 I. J. Good（1965）提出的“超智能机器”与 Yudkowsky（2008）的 RSI 定义讲起，讨论现代 AI 中这一反馈回路的含义，包括模型改写自身权重，或改进训练流程与部署系统从而产生更强的后继模型，并提及前沿实验室研究加速的情况。
A shared playbook for trustworthy third party evaluations
OpenAI 于 2026 年 5 月 29 日发布的文章，分享关于第三方 AI 评估的指导意见，涉及如何评估前沿模型的能力、防护措施与评估有效性。文章指出独立可信的第三方评估对安全生态的作用，并谈到早期评估把模型当作聊天机器人、而当前前沿模型能使用工具、跨多步保持信息并在一整套工作流中行动，因此表现还取决于任务环境和配置。
GitHub 仓库，项目自述为面向 Ghidra 的 Python 工具集：自主智能体逆向工程、无锁 Ghidra 守护进程及 C++ 恢复套件，采用 AGPL-3.0-or-later 许可，要求 Python 3.10 以上。其功能描述包括让 Ghidra 的脚本编写更快、把反编译原始输出改写为可编译的 C，以及执行 Ghidra 未自带的静态分析（如 MSVC RTTI），并提供 MCP 集成；标签涉及 arm64、x86-64、P-code、Z3/SMT 求解等。
Introducing Zest: model server + agent + friendly GUI
r/LocalLLaMA 的社区帖子，作者介绍其用 Claude 辅助开发的 Zest：一个把 Lemonade 服务器（负责安装 llama.cpp 等后端）和 Pi 智能体打包在一起的图形界面，目标是让不想折腾命令行服务器和参数的人也能跑本地模型。帖子称只需下载 appimage、走完新手引导即可使用，内置 128k 上下文等默认设置，并提供在 10GB 至 26GB 显存上测试过的模型推荐；项目开源，作者也说明了选择 Lemonade 和 Pi 的理由。适合想向他人介绍本地模型、或关注本地推理易用化工具的人关注。
Claude Duet: first takeaways
r/ClaudeAI 社区帖子，一位自称 Claude Code 高频用户（Max 20x）的人分享获得 Claude Duet 访问权后的初步感受。优点包括可同时跑多个任务、跨天记住上下文并维护任务清单、主动推送晨间简报和一日内的跟进；还可通过 Google Drive 连接与 Claude Code 文件夹同步，共用同一套指令、知识文件和技能。不足方面，作者认为它在自动化工作流上自主性很低，多数工作仍需直接提示，因为被设计为谨慎行事，发送邮件、发布、预订、付款等外发动作都要一键确认；与浏览器和应用的整合也不如 Claude in Chrome 顺畅，用桌面 Chrome 需要桌面端开着浏览器。适合关注 Claude 产品新功能与代理式工作流实际能力边界的人阅读。
What's your go-to strategy for ensuring geometrical adherence to level design with local LLMs?
一篇 r/LocalLLaMA 社区帖子，作者在用本地模型（Q3.8-FN-NVFP4，基于 Ninfer-v3 的分支）辅助设计 Halo Infinite Forge 地图，并征询如何保证模型输出在几何上符合关卡设计。帖子介绍了背景：Forge 只能通过节点图脚本、无法输入代码，地图保存为 MVAR 文件，反作弊机制阻止直接推送修改后的文件，因此开发需在游戏内手动完成；作者用 harness 建立专门的项目文件夹让代理参与制作。适合关注本地 LLM 在游戏关卡设计与代理工具链中应用的人阅读。
A 4B model made me a netherite ingot from bare hands. All I did was type one sentence in chat.
这是 r/LocalLLaMA 的一篇社区帖子，作者为此前只能执行任务、却难以理解自然语言请求的 Minecraft 助手补上了自然语言理解流程，且该流程并非针对单句特制。演示中玩家输入“我饿了，给我至少 3 块猪排，再帮我做一个下界合金锭”，Mica v0.5 4B 解析出两个目标及各自数量，然后从徒手开始依次完成木头、工具、铁、钻石、黑曜石、传送门、下界、远古残骸、金到下界合金锭的流程并交付物品；右侧面板显示模型收到的每个问题、可选选项及其给出的概率，最后切到玩家视角展示物品送达。其思路是不一次性理解整句，而是把请求拆成链式的小型多选题，逐级收窄（物品数量、类别、子类别、从游戏物品表中选定具体物品、给谁和数量），选项仅由代码从游戏数据提供，每个选择由模型做出。适合对本地小模型做游戏智能体、结构化任务分解与提示流程设计感兴趣的人阅读。
A harness for every task: dynamic workflows in Claude Code
claude.dev 博客文章（作者 Thariq Shihipar、Sid Bidasaria，约 11 分钟阅读），说明 Claude Code 新增的动态工作流功能：模型可按任务即时编写并编排自己的多智能体执行框架（harness）。文中包含示例提示、动态与静态工作流的对比、常用模式、使用场景、不宜使用的情形以及构建建议。
How (and Why) to Build an AI Agent from Scratch in Python
MachineLearningMastery.com 上由 Bala Priya C 撰写的教程文章。文章介绍什么是 AI Agent，并演示如何只用纯 Python 和 Anthropic API、不借助任何编排框架从零实现一个 Agent；内容涵盖为什么需要工具调用、如何定义模型可用的工具、如何实现“请求—执行—响应”循环，以及如何加入持久记忆让 Agent 在多轮对话中保持上下文。适合想理解 Agent 底层机制并动手实现的开发者阅读。