用 AI Agent 开发的真实成本：记忆比 Token 更贵
作者分享了使用 Memmy 整合多个 AI Agent（Claude Code、Codex 等）历史记录的实战经验。通过统一记忆管理，新 Agent 能准确识别过期结论和冲突信息，避免重复试错成本。文章强调长期记忆的核心价值不在于存储数量，而在于精准识别“什么不再有效”，从而实现无缝的项目交接。
全部文档 / 作者: Yanhua / 标签: AI Agent
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2026 年了，我发现我不用自己刷 X 了
作者作为 AI Solopreneur，分享了利用 CREAO 平台构建“AI 信息差 Agent”的实战经验。通过自然语言描述需求，该 Agent 每天自动抓取 X 平台上的 AI 圈热点，分类整理并推送到 Notion。文章详细记录了从需求描述、Scheduled Run 设置到现场迭代工具（如增加原链和预览图）的全过程，阐述了如何将一次性对话转化为永久资产，从而解放生产力，实现从 Tool User 到 Tool Maker 的思维转变。
Harness Engineering: 从执行者到系统架构师
本文提出了“驾驭工程（Harness Engineering）”的概念，指出在 AI Agent 时代，工程师的角色正从代码执行者转变为系统设计者。文章总结了 OpenAI、Anthropic 等公司实战中的 5 个核心思维模式，包括人类掌舵、修系统不修结果、环境外部化、生成与评估分离以及框架做减法。同时，文章给出了 6 条实用启示，强调搭建工作环境的重要性优于单纯选择模型，并指出掌控 AI 记忆是未来的护城河。