The biggest Graph Engineering mistake everyone makes
文章探讨了在构建 Agent 时，默认应采用单节点循环（Loop），仅在出现特定信号时才升级为图结构（Graph）。循环更便宜且易于调试，适用于大多数单任务。只有在任务分解、并行处理或验证器过载等明确信号出现时，才值得引入图的复杂性。
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Graph Engineering: 构建能分支、验证、恢复和停止的 Agent 指南
文章探讨了 Graph Engineering 的概念，主张通过预先设计 AI 任务的控制流图，而非单纯依赖提示词，来解决 Agent 的复杂性与错误问题。文中详细阐述了图的四个核心部分：状态、节点、边和门控，并强调围绕失败路径而非成功路径进行设计。最后通过实际研究案例，展示了如何利用图结构拆解任务、验证信息并控制成本。
Graph Engineering：从 0 到 1 小白完整教程
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3 Years of Graph Engineering with LangGraph
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彻底告别Loop Engineering：一文读懂 Graph Engineering
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构架师教程：Foundation Engineering —— 祛魅 Loop Engineering
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AI 早报：Anthropic 交付架构、LangChain 设计智能体与 Ai2 新颖性裁判研究
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How to Build a Multi-Model Team of AI Agents in 2026
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Grok Bot 可能终结应用切换时代
文章指出，现代生产力的最大瓶颈不是思考慢，而是工作碎片化地在多个应用间切换，决策只需三十秒，而协调却要二十分钟。Grok Bot 类持久化 Agent 的价值在于以任务结果为界面，让应用成为实现细节，消除工具间的转换成本。作者阐述了以职位描述定义工作流、持久化环境保存上下文、将流程固化为可复用例程、从人类行为中学习自动化等理念，并强调 Agent 架构应分层：生成模型负责创造内容，快速决策层负责调度，确定性代码负责规则约束，从而构建真正自主的工作系统。
Agent Harness 不是 while 循环：omp²《Harness Playbook》深度解读
本文深度解读 omp 作者 Can Bölük 的《Harness Playbook》，提出 Agent Harness 是系统软件而非简单循环的核心命题。文章系统阐述 omp² 的架构蓝图：以唯一权威会话（DOM 树）解决 rewind/fork/resume 的状态一致性；沙箱只执行不决策；Convar 管值、Director 栈管行为的控制面设计；将模型兼容性作为结构化知识的推理层；精简工具名册以提升性能的深度内建工具；基于 RichText 流原语与 TLA+ 验证的渲染层；以及 Rust 核心 + Python 扩展的技术栈选择。文章认为该文将 Harness 工程提升为可推理的学科，同时指出其激进设计尚待落地验证。
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The Agency：61个Agent的GitHub仓库揭示的图工程启示
文章介绍了2026年爆火的GitHub仓库The Agency，它包含61个专职Agent和9个部门，展示了与通用型AI完全不同的思路。核心观点包括：专业化比智能更重要、结构本身就是产品、Agent间的交接即图的边。文章阐述了验证者模式——工作者与验证者绝不能共享上下文，否则就是自己批改自己的作业。最后给出实操指南：用researcher、builder、reviewer三个提示词文件搭建最小三节点Agent图，强调私有上下文与共享状态的分离是构建可靠Agent系统的关键。
