🏷️ 工具调用

Let's build Claude Code's harness (step-by-step)

本文深入解析了Claude Code的“harness”架构，解释了为何简单的模型调用不足以构建可靠的代码代理。作者通过CrewAI框架逐步重建了包括核心循环、工具管理、规划机制在内的关键组件，揭示了通过工程化手段弥补模型差距的方法。

PPT图解AI Agent的核心机制

本文通过10张图文详细解析AI Agent的核心机制，包括从回答问题到完成任务的转变、基础架构、核心循环、工具调用、记忆管理、规划控制、知识增强、多Agent协作及安全评估等关键概念，并提供制作涂鸦风PPT的提示词。

如何在6个月内成为代理AI工程师

本文提供了一个为期6个月的12阶段AI工程师学习路线图。文章首先阐述了代理工程师的核心是构建能自主决策的系统，而非编写固定逻辑。前两个阶段重点介绍了Python异步编程的基础（解决API调用阻塞问题）和LLM的基本原理（如上下文限制、成本控制和模型路由）。随后详细讲解了工具调用与结构化输出的实现方法，强调使用Pydantic验证数据及构建可恢复的Agent循环。

Token省35%、工具调用暴降94%！本地知识图谱改变的5个编程习惯

作者分享了使用本地知识图谱重塑编程习惯的经历。文章详细对比了RAG和知识图谱的区别，介绍了Graph RAG的概念，并展示了如何利用开源工具CodeGraph将代码库转化为知识图谱。这一改变使Token消耗降低35%，工具调用减少94%，显著提升了开发效率。

Build Your First Agent

文章旨在通过简洁易懂的语言，帮助初学者在一下午的时间内构建第一个 AI Agent。作者指出 Agent 本质上是一个包含模型、工具集和循环的简单程序，并提出了“四步构建法”：定义目标、列出工具、选择运行时、编写系统提示。此外，文章还分享了五条实用规则（如展示工作过程、使用计划模式等）以避免常见陷阱，并列举了适合初学者的实践项目，强调构建 Agent 的核心在于理解其循环逻辑。

别再迷信参数量：中国开源模型在硅谷踢馆成功

文章记录了作者利用中国开源模型 MiniMax M2.5（仅 10B 激活参数），通过行为工程和 Goose 运行时的优化，在 Databricks OfficeQA 基准测试中以 71.5% 的准确率击败了 Claude Opus 4.5 的实战经历。文章指出，企业级 AI 的竞争已从单纯的模型参数量转向行为工程与驾驭层能力，并揭示了中美 AI 生态（中国执行引擎+美国编排方法论）结合所产生的高效低成本优势。

智能体如何管理其他智能体：2026年的四种子智能体模式

文章探讨了2026年主智能体管理子智能体的四种模式，按控制权递增排序：内联工具、并行分发、消息池和编排。这些模式包括简单的函数调用、并发任务生成、持久化有状态的消息通信以及全面的生命周期控制，分别适用于从简单的代码审查到复杂的多步骤协作工作流。

AI Agent Harness 解析：为何智能体在生产环境中会崩溃

文章指出，许多所谓的“AI 智能体”实际上只是连接了工具的模型，演示完美但上线即崩。核心问题往往不在模型本身，而在于支持其运行的“Agent Harness”（智能体挽具/系统）。文章详细解析了 Harness 的三层工程架构（提示工程、上下文工程、系统挽具工程），阐述了编排循环、上下文管理及工具接口的实现机制。作者强调，真正的工程杠杆在于优化这个将无状态模型转化为行动能力的系统，而非盲目更换底层模型。

While 循环谁都会写，上下文工程才是真功夫

本文深入探讨了 Agent 开发的核心——上下文工程。文章指出，虽然 Agent 的骨架是 LLM 加工具和循环，但决定其质量的关键在于如何管理每次循环中传给 LLM 的信息。作者通过分析 LLM 的无记忆特性、工具调用机制以及上下文窗口限制，阐述了优化系统提示词、工具描述和对话历史的重要性。结论是：Agent 工程的本质是上下文工程，代码骨架易写，但上下文的设计与调优才是核心能力。

代理工具的解剖结构

文章深入剖析了将无状态 LLM 转变为功能强大的智能体所需的“代理框架”基础设施。内容涵盖编排循环、工具工程、内存、上下文管理、安全护栏及子代理编排等 12 个核心组件。文章对比了 Anthropic、OpenAI 和 LangChain 的实现策略，指出生产级应用的关键在于模型周围的工程架构，而非模型本身。

编程智能体的核心组件【译】

本文探讨了编程智能体（Coding Agent）及其运行框架的设计，重点介绍了模型、推理与智能体的区别，并详细拆解了六大核心组件：实时代码仓库上下文、提示词缓存复用、工具调用与安全验证、上下文压缩机制等。文章指出，优秀的 Harness 框架能将基础模型的潜力最大化，是编程智能体体验的决定性因素。

驾驭 Claude 的智能 | 构建应用的 3 个关键模式

本文探讨了如何随着 Claude 能力的进化，调整构建 AI 应用的策略。文章提出了三个核心模式：善用 Claude 已知的通用工具（如 bash 和文本编辑器），赋予其自主编排和上下文管理能力，以及谨慎设定框架边界以平衡安全与效率。文章强调了减少外部框架对模型能力的过度干预，让 Claude 自主决定工具调用与数据处理，从而提升应用的性能和成本效益。

我今天想构建一个人工智能代理（完整课程）

本文是一篇关于从零开始构建AI智能体的完整指南。作者基于Anthropic和OpenAI的最佳实践，整理了一套适合初学者的课程。文章详细介绍了代理的核心工作循环、五种核心工作流模式（如提示链、路由、并行化等），以及如何通过定义角色、目标、工具和规则来打造第一个代理。此外，还深入探讨了工具的高效使用、短期与长期记忆的赋予方法，并对比了使用Claude与OpenAI SDK构建代理的不同路径，强调了从简单工作流入手，逐步迭代至复杂代理的重要性。

从构建 Claude Code 中汲取的经验教训：像代理一样思考

本文探讨了构建 Claude Code 代理框架时的经验与挑战。作者指出，设计代理最困难的部分是构建动作空间，强调要根据模型的能力赋予其合适的工具。文章重点介绍了通过“询问用户”工具改进交互效率、从待办事项列表进化到任务工具以适应模型发展，以及利用渐进式披露技术来优化搜索和上下文构建的过程。核心思想是设计工具既是科学也是艺术，需要像智能体一样思考并不断实验。