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全部文档 / 标签: AgenticEngineering

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哥伦比亚大学首门 Agentic Engineering 课程解读

文章介绍哥伦比亚大学 2026 秋季首门 Agentic Engineering 课程(COMS W4995-009),其核心立场是:Agent 本质是包裹模型的软件工程(harness),而非模型本身。课程分基础、架构、设计与生产化、期末项目四个模块共 13 讲,配备三个重实践的 Studio 实验:委托与可观测运行、长上下文压力测试与记忆架构、Agent 循环受控对比。文章还解读了课程的五层 Agent 生产栈分类法(L0 模型 API 到 L4 协调系统)与六大学习目标,认为该课将喧闹的 AI Agent 话题还原为可严肃讲授的工程学科,其课程网站和 Studio 设计即使不选课也值得从业者研读。

技术 › Agent meng shao 2026-09-2613.5 KB 13K 133 85

Agentic Engineering Setup(2000+小时经验总结)

作者基于3年超过2000小时的AI编程经验,分享其截至2026年Q3的完整Agentic Engineering工具配置。包括:界面工具(bb、cmux、Ghostty、Herdr、Corral);模型与订阅的性价比方案(OpenCode Go、ChatGPT、Claude Code、Cursor等组合,强调订阅优于API计价);云端Agent趋势(引用Cursor合并PR中云Agent占比从10%升至60%),并推荐自建VPS+Herdr避免生态锁定;以及语音输入提速、Pi Agent等harness工具。核心观点是追求以最少花费获得最多token,并追踪多Agent状态管理。

技术 › Harness Engineering David Ondrej 2026-09-0115.8 KB 352K 1.6K 76

AI Native SDLC 如何重构软件开发:Google、OpenAI、Anthropic 与 LangChain 四份报告深度解读

文章交叉解读Google、OpenAI、Anthropic与LangChain四份行业报告,指出AI对软件工程的最大影响不是提高单环节效率,而是迫使企业重构整个软件开发生命周期。核心观点包括:代码生成正从稀缺能力变为基础能力,交付瓶颈向需求、验证、审查和治理迁移;Context与Harness比模型能力更关键;测试与Evals须形成持续闭环;人类从主要实施者转向意图定义者与风险责任人。文章详细阐述了从意图制品到生产反馈的AI原生工作流、vibe coding与agentic engineering的区别,以及治理如何通过Skills与Hooks等机制在行动时强制执行。

技术 › LLM meng shao 2026-08-3027.7 KB 35.4K 174 80

Karpathy's Agentic Engineering Finally Has Proper Tooling

文章介绍了 Google 发布的 Agents CLI 工具,它填补了 Karpathy 所定义的“代理工程”中的工具链空白。该工具将脚手架搭建、评估循环和部署整合到一个工作流中,并将 7 种核心技能注入到 Claude Code、Cursor 等编码 Agent 中。作者演示了如何利用该工具从零开始构建、评估、部署并注册一个企业级 RAG Agent,实现了仅通过自然语言指令即可完成从开发到生产环境的全生命周期管理。

技术 › Agent Akshay 2026-06-288.8 KB 780.8K 1.4K

我所知道的所有 Agentic Engineering 技巧

作者 Matt Van Horn 分享了他在“代理工程”(Agentic Engineering)领域的实战经验,这是一种利用 LLM 和自动化流程(如 Claude Code + Compound Engineering)来完成软件开发的新模式。核心技巧包括:立即生成计划、不要细读计划、将计划流程应用于非工程类深度工作、利用语音输入提升效率,以及通过多标签页并行处理任务。文章强调将工作重心从编码转移到规划,利用智能代理自动化执行。

技术 › Agent Matt Van Horn 2026-06-0367.8 KB 1.1M 3.4K 82

Andrej Karpathy:从 Vibe Coding 到 Agentic Engineering 的跃迁

文章探讨了 Andrej Karpathy 提出的软件工程范式转移,即从“直觉编程(Vibe Coding)”进化到“代理工程(Agentic Engineering)”。核心观点认为 AI 正从辅助工具演变为全新的计算范式(Software 3.0),编程本质变为对上下文和输入的组织。文章详细解析了锯齿状智能、可验证性等概念,指出未来人类工程师的核心价值在于品味、判断与理解,而非具体的代码实现。

技术 › LLM Saito 2026-05-026.2 KB 22.6K 94 74

Karpathy 最新访谈:Vibe Coding 只是开始,真正重要的是 Agentic Engineering

本文详细记录了 Andrej Karpathy 在 2026 年 Sequoia Capital 访谈中的核心观点。Karpathy 指出 AI 编程已进入新阶段,从“凭感觉编程”进化到更严肃的“智能体工程”。他阐述了 Software 3.0 的实质是利用 LLM 作为新的信息处理解释器,通过上下文操作模型。文章还探讨了 AI 能力的不均匀性(锯齿状智能)、模型对特定应用的吞没效应,以及未来“神经计算机”的愿景。

技术 › LLM 宝玉 2026-04-3031.8 KB 87.2K 627 81

别再说 AI 编程就是 Vibe Coding 了!6 种主流模式一次讲清

文章指出 AI 编程不等于 Vibe Coding,并详细讲解了 2026 年主流的 6 种 AI 编程模式:Vibe Coding(氛围编程)、Agentic Engineering(智能体工程)、Harness Engineering(驾驭工程)、Ralph Wiggum Loop、BMAD 敏捷 AI 开发方法以及 SDD 规范驱动开发。作者分析了每种模式的核心理念、工作流程及适用场景,帮助开发者建立完整的 AI 编程知识体系。

技术 › LLM 程序员鱼皮 2026-04-1512.6 KB 3.7K 24 83

BestBlogs 周刊第 89 期:智能体工程化

本周刊探讨了 AI 开发重心从模型能力转向工程治理的趋势。涵盖腾讯 22 个智能体的工程实践、ThoughtWorks 的约束工程框架、天猫胶水编程 97.9% 采纳率秘诀,以及 Cursor 和 Claude Code 的工具演进。文章指出,行业正从 Vibe Coding 迈向 Agentic Engineering,企业需通过构建 Harness 和规范体系来驾驭日益强大的智能体。

技术 › Agent ginobefun 2026-04-0521.3 KB 5.1K 19 87