LOOP vs GRAPH vs HARNESS ENGINEERING
文章深入探讨了构建AI Agent系统的三个关键工程层面：Harness（环境）、Loop（反馈循环）和Graph（控制流）。文章指出，Agent失败往往源于系统设计而非模型本身，并详细阐述了如何通过构建持久化的运行环境、基于证据的验证循环以及显式的流程控制来提高Agent的可靠性。
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本文介绍了“图工程（Graph Engineering）”在构建大规模AI Agent系统中的应用。传统线性工作流容易导致延迟和混乱，而图工程将工作流转化为节点、边界和状态的显式执行图。文章提出了七大核心实践：切断非必要依赖实现并行化、为节点设定明确契约、将边界视为数据契约、掌握链/菱形/路由器/受控循环四种基础图结构、合理展开合并独立任务、实现可检查的路由机制，以及在边界处部署验证节点。通过结合概率性模型判断与确定性代码控制，能有效提升Agent系统的稳定性、效率与安全性。
Claude循环工程：如何构建自动化Agent
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Loop Engineering 实践：yetone 用 Claude Code 三循环自动化维护 Magpie
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Graph Engineering: Stop Chaining Your Agents
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How to Build Your First AI Agent Team With Claude Code in 30 Minutes
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从零开始玩转循环：AI Agent 的四种循环模式与最佳实践
本文深入探讨了 AI 智能体中的“循环”设计理念。文章将循环定义为重复执行工作周期直至满足停止条件的过程，并详细介绍了四种主要模式：回合制、目标导向、基于时间和主动式循环。文章还提供了控制 Token 消耗、维护代码质量及选择合适场景的实用建议，旨在帮助开发者利用 Claude Code 高效构建自动化工作流。
Claude Code 作者说他不再写 prompt 了
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Boris Cherny：Claude Code 之后，写代码正在变成“管理 Agent”
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