OpenAI 智能体工程指南：实战技巧与构建模式
文章解读了 OpenAI 官方关于智能体工程的实战指南，详细介绍了构建长期稳定 Agent 的三个核心要素：技能、Shell 工具和上下文压缩。文中结合 Glean 等企业的生产数据，提供了 10 条关键实战技巧（如技能描述即决策边界、负面示例防误触等）及三种从简单到高级的构建模式，旨在解决系统提示词膨胀和工具调用准确性问题。
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BestBlogs 精选周刊 | 第 106 期：1% 法则
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Agent Harness 拆解：AI Agent 的工程化基础设施
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Claude Code 工程化指南：高效组织 .claude/ 目录
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从零构建 LLM 架构：10 个实用经验教训
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OpenAI Dots: 7x24小时运行GPT-6 Astra，成为只做监督的独立开发者完整指南
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How to Build a Multi-Model Team of AI Agents in 2026
本文介绍 2026 年构建多模型 AI Agent 团队的完整方法。作者指出使用单一模型会导致高成本低效、专业能力受限以及单供应商故障/盲点风险，主张按任务步骤选择合适模型。文章梳理了 2026 年 9 月的主流模型阵容（Claude Opus/Sonnet/Haiku/Fable 5.1、GPT-6 Astra、TypeSafe Jev）及定价，提出五层架构：路由器、编排器、专家模型、评审者（critic）和纯代码层，并讲解如何先对工作负载分类（决策、简单生成、真实工作、难题），再为每层选择最划算的模型。文中附有统一封装多供应商 API 的示例代码，涵盖 effort 参数与 thinking block 处理细节。
AI 开发中的关键二元选择：现成能力、Agent 与脚本边界
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Cursor + Grok Bot + pstack：教你用原型和证据，把方案先跑一遍
本文深度拆解 Lauren 的 pstack 第二篇，探讨如何让 AI Coding Agent 在写代码前正确理解问题。文章介绍了 /how、/why、/teach、/recall 等上下文工具的用法，强调用代码而非文档来规划：先写使用教程倒推架构，通过低成本原型比较不同方案，用 /architect 让多模型并行设计并交叉评审，以及在多阶段计划中要求每一步都以可复查的证据结束。作者认为，Agent 可能比人更快更强，但最终是否接受方案仍需人来判断，验证应从开发前就开始参与决策。
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Anthropic开源Claude电商购物Agent及施工经验手册
Anthropic开源了此前为商家打造的Claude购物AI助手（Commerce Agents），提供购物Agent和商家Agent两套完整可运行实现，覆盖零售、旅游、电信、票务四个行业，包含代码、技能、工具契约和安全门禁。文章总结了核心经验：用一个聪明大脑搭配一摞skills而非拆分多个小AI，系统提示词放高频逻辑、技能放长尾功能；智能体应调用企业已有引擎而非自行计算；将UI定义为工具调用输出结构化参数；优化延迟与缓存命中率；用户偏好存数据库而非模型；涉及钱的操作必须人工审批，并辅以自动化测试。
