Run Your Harness Outside of the Sandbox (Why and How)
本文探讨了2026年以来关于Agent运行位置的争论，指出行业趋势是将Agent运行在沙箱之外。作者详细解释了沙箱内运行的三个主要问题：爆炸半径、信任边界和沙箱的间歇性运行，并提出了将沙箱作为工具暴露的正确架构，最后提供了基于Vercel AI SDK的实现示例和生产环境中的挑战。
🏷️ 状态管理
9 篇Graph Engineering：从 0 到 1 小白完整教程
文章介绍了 Graph Engineering，一种通过流程图协调多个 AI 协作完成复杂任务的方法。它将复杂任务拆解为节点、边和状态，解决了单 Loop 应对复杂任务时的局限性。文章详细解析了 Graph 的核心概念、与 Loop 的关系、四个核心模块及具体实践模板，并提供了新手学习路径。
金融中的图工程：设计稳健的Agent图
本文探讨了金融领域中Agent图的设计与实现。文章指出，Agent图解决了脚本在等待、重启和并行分支上的缺陷，并通过状态图而非DAG来实现条件路由和循环。重点讨论了状态管理、并行拓扑模式（如Fan-out、Supervisor）以及在金融任务中的实际应用。
Graph Engineering 101: When a Loop Isn’t Enough
文章探讨了AI Agent从简单的ReAct循环向图工程架构的演进。循环模式在处理复杂、多步骤及需人工介入的任务时存在状态持久化、错误处理和分支逻辑的局限性。图工程通过显式的节点、边和状态管理，解决了并发、暂停恢复及复杂流程控制问题，为构建更健壮的Agent系统提供了架构基础。
长任务 Agent 的最小工程闭环
本文针对长任务 Agent 容易出现的“带不住状态、估不准工作量、评不好输出”三大问题，提出工程化的解决方案。文章通过引入状态层、规划层和验证层，构建了一个包含监督机制的五层架构，旨在通过外部控制和证据链，而非单纯的 Prompt 优化，来实现稳定、可落地的 Agent 系统。
ActiveGraph: 长期运行 Agent 的连续性架构层
文章作者 Yohei 提出了 ActiveGraph 的概念，旨在解决长期运行 AI Agent 的状态连续性问题。作者回顾了 BabyAGI 的发展历程，指出当前 Agent 系统主要围绕“反应”构建，缺乏持续的状态管理。ActiveGraph 试图将任务、记忆、决策、证据等所有状态视为一个共享的演化图，从而实现 Agent 的持久化、自我修正和逻辑追溯，适用于需要严格推理过程的企业级场景。
Hermes 24小时工作的秘密：Cron、Gateway 和 Heartbeat
文章分析了基于 Hermes 的 Agent 无法实现长期自治的原因，指出问题不在于模型或提示词，而在于缺乏后台调度机制。作者详细介绍了实现 24 小时工作的四个核心组件：Gateway（后台闹钟）、Cron（定时唤醒）、Heartbeat（唤醒指令）和状态文件（上下文存储），并提供了具体的文件结构配置建议。
Memory Is State, Not a Service
本文指出企业 AI 工具普遍存在“记忆碎片化”问题，主张构建“公司大脑”应将记忆视为共享状态而非独立服务。文章提出语义记忆文件系统架构，通过实体、事实、状态变化和关系存储，利用本体论作为透镜，让同一记忆在不同角色和 Agent 面前呈现不同上下文，从而解决信息孤岛，实现人机共享的可信赖记忆底座。
构建长时间运行 AI Agent 的 5 种设计模式
文章探讨了在构建需要持续运行数天甚至数周的 AI Agent 时所面临的挑战，并介绍了 Google Cloud Agent Runtime 支持的五种核心设计模式。这些模式包括：检查点与恢复以确保容错性、委托审批以实现人机协同、分层记忆架构以管理长期上下文、环境处理以应对无监督任务，以及针对多 Agent 协同的舰队编排。文章强调了状态管理、治理策略和基础设施在将 Agent 从演示转化为生产级系统中的重要性。