构建智能代理的三层架构：Loop、Graph与Harness
本文提出解决Agent重复读取数据和Token浪费的三层架构方案：Loop负责单元工作的收集-行动-验证闭环；Graph通过分发和并行管理复杂任务；Harness作为运行时环境提供工具和上下文隔离。文中提供了具体的代码实现思路和实战演示。
🏷️ 验证机制
4 篇从循环到图：如何运行真实的 AI 代理团队
文章阐述了如何利用图结构而非简单的循环来管理 AI 代理团队。核心在于“钻石模式”：任务并行分发、执行、独立验证与汇总。这种模式通过分散推理过程，提升了效率和准确性，并强调了人工检查节点的重要性。
Loop Engineering 实战指南：美股投资者如何把 AI 从聊天工具变成投研助理
文章介绍了 Loop Engineering 的概念，旨在将 AI 从“一问一答”的聊天工具转变为能够持续执行并自我验证的“投研助理”。作者详细阐述了 Loop Engineering 的核心机制（目标、执行规则、验证标准、状态记忆），并结合美股投资场景，提供了一个具体的实战案例：每日美股市场研究 Loop。通过定义明确的 Prompt、引入独立的 Reviewer Skill 进行验证、以及利用 LOOP-STATE.md 保持记忆，投资者可以构建一个自动化且可靠的信息处理工作流，从而提升投研效率。
Claude 负责人分享，6 条用好 Opus 4.7 的技巧
Claude 负责人 Ray Wang 分享了六个高效使用 Opus 4.7 的技巧。主要内容包括：使用 Auto mode 摆脱权限确认弹窗，实现并行任务处理；利用 /fewer-permission-prompts 优化权限配置；借助 Recaps 功能快速回顾长时间会话；启用 Focus mode 隐藏中间过程直奔结果；通过 /effort 调节思考深度；以及建立端到端自测验证机制，让 Claude 能够自动运行、验证代码并提交 PR，从而大幅提升编程效率。