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。
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。
本文是一篇面向小白的 DeepSeek Harness(DSH)完整上手教程。作者介绍了 DSH 的核心特点:门槛低(DeepSeek 账号登录即用)、一切皆插件(连 Agent 循环都可替换,社区插件超 6000 个)、过程可回放(轨迹功能)。文章详细讲解了下载安装、登录方式(账号与 API Key 两种)、界面各功能入口(模式、权限、模型、推理强度等)的含义,并分析了计费方式与省钱技巧,同时提醒它仍是预览版,未经过安全审计,需注意数据安全。后续还将涵盖插件市场、原理拆解、实战练习及与 Pi、Claude Code、Codex 的对比。
本文是 DeepSeek Harness 的实战教程。Harness 是一个可扩展的智能体运行环境,基于 Cordis 构建,一切皆插件。文章介绍了准备工作(Node.js、API 密钥、测试目录)、启动方式(npx 或源码运行 Web UI)、模型配置与工作区选择,并以生成可审核的小说推广文案为例,演示了素材分析、结构化任务指令、执行检查、人工审核到文件保存的完整闭环。还扩展了团队内容初稿、资料整理、插件接入等方向,给出批量处理的分阶段建议和常见问题排查,并强调最小权限、独立环境等安全边界。
本文系统介绍了 Agent 工具 Pi 的理念与用法。Pi 是一个极简的 Agent Harness(工作台),默认只提供读、写、改文件和运行终端命令四种基础工具,不绑定任何模型,可接入 Codex、Claude、Gemini 或本地模型。作者通过 Databricks 和 Fullscript 的实测说明其轻量设计能显著降低 Token 成本。文章按使用顺序展开:安装并接通模型、跑通第一个任务、利用 /tree 会话树实现多模型同起点分叉比较,最后通过 AGENTS.md、Skill 和 Extension 让 Pi 自我扩展,逐步长成专属 Agent。
文章以 Atlassian 与 Vercel 的实践案例为切入点,探讨 AI Agent 在产品设计任务中的上下文工程问题。对比实验显示,单一 design.md 文件在原型生成等轻量场景中表现出色,但在真实工程环境中会导致 token 消耗激增、耗时更长且不稳定。文章提出以代码库访问权限为分岔点的两条路径:仓库外的轻量三层支撑体系与仓库内的完整工程 Harness。随后系统阐述了设计上下文的五层架构——意图层、真源层、披露层、约束层和反馈层,并详细说明搭建流程:建立评估基线、编写最小意图文件、沉淀结构化真源等,强调机械可判定规则应交由工具链执行,语言模型只处理模糊判断。
本文通俗讲解 AI Agent 时代的 Skill 概念:Skill 是写给 Agent 的工作说明书,本质是以 SKILL.md 为核心的文件夹,可包含脚本、参考资料等,通过渐进式披露按需加载,节省上下文。文章对比了 Prompt、Skill、MCP 三者区别——Prompt 给模型、Skill 给 Agent、MCP 解决外部连接问题,三者互补。最后介绍了 Skill 的创建方法、获取渠道(skills.sh 等网站和 GitHub)、安全检查建议,以及 pptx、second-brain、人格蒸馏等实用 Skill 案例。
红杉资本团队撰文探讨企业是否应自建 AI 能力而非依赖前沿实验室。开源模型(如 Kimi K3、GLM 5.2)性能逼近前沿,后训练技术栈日益成熟,成本、速度、专有数据与自主掌控成为自建的核心动因。文章给出实践路线图:组建专职团队、公开研究成果,并系统介绍了评估(Evals)、Harness 与上下文工程、后训练(SFT/偏好调优/RL/蒸馏)以及在线学习四个技术步骤,帮助企业在特定领域超越通用前沿模型。
本文详细介绍了 Phone Harness 的安装、配置和使用方法,使 Codex、Claude Code 等 AI Agent 能够控制锁定的 iPhone,实现打开应用、点击按钮、输入文字、读取屏幕等操作。文章分为本地和云端两套方案,涵盖环境要求、安装步骤、权限设置、常见问题排查及实际应用案例,并提供了可直接复制的命令和 Prompt。作者通过实际体验展示了 AI 在无人值守时自动完成重复任务的潜力。