非码农的 AI Agent 设计教程
本文用通俗语言拆解了 AI Agent 的核心概念。通过将 AI 比作新员工，详细阐述了 Prompt、Context、Harness、Loop、Graph 等 11 个关键术语的含义与作用。文章提供了一套从定义目标到交付结果的完整工作链，帮助初学者理解 Agent 如何从聊天走向实际做事。
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Graphs build Dynamic Agent Orgs
文章探讨了如何利用图结构构建动态智能体组织。对比了循环与图的区别，强调了共享状态层的重要性。通过将计划数据化，系统可根据工作流实时调整团队结构和任务分配，实现组织架构的动态演进。
构建智能代理的三层架构：Loop、Graph与Harness
本文提出解决Agent重复读取数据和Token浪费的三层架构方案：Loop负责单元工作的收集-行动-验证闭环；Graph通过分发和并行管理复杂任务；Harness作为运行时环境提供工具和上下文隔离。文中提供了具体的代码实现思路和实战演示。
如何构建一个在你睡眠时发现商业机会的 Agent 图
文章介绍了一个由多个专业 Agent 组成的图系统，用于自动化商业机会扫描、分析和验证。该系统通过并行处理和独立验证机制，解决了人工研究效率低的问题，仅在发现高质量机会时唤醒用户。
How to master graph engineering
本课程教授如何构建 AI 智能体图，涵盖图的基本概念、关键模式（如菱形模式）、停止规则及人工审批环节。包含三个实战案例：深度研究台、SEO 内容生成器和市场推广套件，旨在提升业务效率并控制成本。
