6 个检查项——手把手带你发布自己的 Agent 产品
文章探讨了将本地 Agent Demo 转化为可商业化产品的六大工程挑战：会话记忆持久化、工具调用沙箱隔离、调用链路追踪、模型成本控制、前后端一体化交付以及技术栈与框架的灵活性。作者以腾讯云 EdgeOne Makers 平台为例，演示了如何高效解决这些工程化难题，实现 Agent 应用的快速开发与部署。
🏷️ Agent开发
21 篇魔搭每天 2000 次免费 API，我把它接进了 Agent 工作流
文章介绍了如何利用阿里云魔搭 ModelScope 每日 2000 次的免费 API 额度，将其接入 Agent 工作流以降低 AI 创作成本。作者详细讲解了账号注册、API Key 获取、模型筛选与调用的全过程，并开源了一个名为 `tiezhu-modelscope-api-inference` 的 Skill，实现了自动额度管理和多模态任务处理。
穷鬼玩 Agent 的配置
文章分享了低成本搭建 Agent 的技术配置方案。主要利用商汤、硅基流动等平台的免费额度，集成了 DeepSeek V4 作为主模型，Qwen3 系列处理视觉与工具任务，并结合多个免费或薅羊毛的图像、视频及大模型资源（如 GLM5.1, Claude Opus 4.6 等）来应对不同场景，实现了一套零成本或极低成本的复杂 Agent 工作流。
Claude Code 正在创造新型开发者：从 AI 助手到智能编排
文章探讨了软件开发的范式转移，指出开发者不应仅将 AI 视为简单的聊天或代码生成工具，而应构建围绕智能体（Agent）的完整操作系统。通过优化上下文管理、工作流编排和长期记忆系统，开发者能将 AI 转化为高效的工程系统。这种从“写代码”到“编排智能”的转变，将是未来的核心竞争力。
12步打造拥有持久记忆的自我进化Claude智能体
本文详细介绍了如何通过12个步骤为Claude智能体构建四层记忆架构：利用内置记忆功能、创建Project作为固定工作流、编写动态增减的持久化记忆文件，以及配置Dreaming自我迭代机制。文章指出，只有结合长期偏好存储与任务模式总结，才能让Agent跨越会话限制，从单次执行的“金鱼”进化为持续自我优化的虚拟员工。
赋予AI显意识与潜意识：Mercury的第二层大脑架构
文章探讨了当前AI Agent在记忆管理上的短板，指出单纯扩大上下文窗口并不等同于真正的记忆。作者提出了Mercury的“第二大脑”架构，通过模拟“显意识”（活跃任务）和“潜意识”（休眠记忆）的双层记忆机制，解决了Agent长期运行的连续性问题。该架构结合了看板管理、Git工作流及权限控制，旨在将AI从简单的对话机器人进化为具备长期记忆和任务持久化能力的操作系统。
从第一性原理构建 Agent：环境、行动与强化学习
本文旨在从第一性原理出发探讨如何构建和训练 AI Agent。文章批评了过度依赖框架的教程，转而从底层构建了一个极简的“文本转图表”Agent。作者通过 Python 实现了一个包含 Canvas 环境的系统，深入解析了 Agent 如何通过 JSON 动作空间与环境交互，阐述了从监督微调（SFT）到强化学习（RL）的完整闭环，即“提示-行动-环境-奖励-梯度更新”，揭示了模型学习可执行指令逻辑的核心机制。
让定时 Agent 仅输出 HTML 的实践
作者分享了将 Agent 输出格式从纯 Markdown 调整为“Markdown 源文件 + HTML 报告”组合的实践经验。通过在 X Manager 项目中测试，发现 HTML 渲染仅增加 51ms 延迟，却显著降低了阅读长文本的认知负担。文章提出了一套清晰的交付契约：Markdown 作为机器处理的数据源，HTML 作为人类阅读的审查界面，聊天工具仅保留极简摘要。
让 Hermes Agent 变得危险的核心：SOUL.md 提示词设计
文章深入探讨了作者如何通过一个 170 行的 SOUL.md 系统提示文件，将 Hermes AI Agent 从普通的辅助工具转变为具备自主性的“数字操作员”。通过赋予 Agent 推动工作、积极反驳、追责用户以及区分公开与私下语气的指令，解决了传统 AI 产出无效、执行力差的问题。文章强调，通过明确的目标对齐和行为规范，Agent 能成为真正有价值的合作伙伴而非唯唯诺诺的助手。
构建多智能体系统的五种集成模式：A2A与MCP的协同
文章探讨了如何利用 A2A（Agent-to-Agent）和 MCP（Model Context Protocol）协议构建企业级多智能体系统。作者详细介绍了五种集成模式：Agent Card 发现机制、委派专业化模式、工具桥接模式（通过 MCP 连接数据源）、跨组织联邦模式以及环境事件网格。这些模式旨在实现智能体之间的互操作性、独立演化以及安全的数据访问，从而打破语言、团队和组织的界限。
企业必看：80 种省 token 的方法
本文详细介绍了 80 种在使用 Claude Code 及其他 Agent 产品时节省 Token 的方法。内容涵盖从环境配置、CLAUDE.md 编写、提示词优化、模型分级使用到会话管理等多个维度。通过具体的技巧，如使用 .claudeignore 文件、优化长上下文处理、利用缓存机制以及渐进式披露等，帮助企业和开发者大幅降低 AI 使用成本，提升工作效率。
The Ultimate Guide to Prompting AI Agents: The 3 C's Framework
本文介绍了作者针对 AI Agent 提示的 '3 C' 框架：Context（上下文）、Constraints（约束）和 Composition（结构）。与 Chatbot 不同，Agent 需要详尽的上下文而非简短的指令，通过具体的验证步骤（如自检代码、截图确认）作为约束来确保质量，并需要明确的交付格式以引导其思维。文章提供了具体的对比案例和可复用的提示词模板，旨在帮助用户编写高质量的指令简报。
OpenAI Agents SDK 新增沙盒支持：定义 Agent 交付工作的标准方式
文章介绍了 OpenAI 在 Agents SDK 中新增的一体化沙盒支持功能。作者通过对比早期的 Structured Outputs 和自定义 Shell 工具，阐述了内置原生工具在模型分布和性能上的优势。新功能通过分离编排层与计算层，利用隔离环境安全地处理代码执行、文件操作和浏览器自动化等任务，确保 Agent 能够交付可追踪、可恢复且安全的工作成果，如 PR、迁移和数据分析报告。
抽丝剥茧：深度解析 Hermes Agent 万字系统提示词构成
本文详细拆解了 Hermes Agent 长达 1 万 token 的系统提示词，将其分为 9 层结构进行分析。作者发现主要的 Token 消耗集中在 AGENTS.md 项目开发指南，并提供了通过调整 `TERMINAL CWD` 路径来减少 50% Token 消耗的优化技巧。文章还涉及 Memory 管理、Skills 索引及平台适配等技术细节。
25个实用AI智能体与自动化项目清单：从入门到进阶
本文基于测试300+ AI项目的经验，筛选出25个具有实际价值的AI构建项目。项目按初级、中级和高级（Agent）分类，涵盖个人写作编辑、会议记录处理、文档分析CLI、智能研究Agent及多智能体辩论系统等，旨在帮助开发者在周末通过实战掌握提示词工程、API集成及自主智能体开发等核心技能。
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。
27天交付一个商用Agent系统经验之谈
作者分享了借鉴开源项目OpenClaw创始人Peter的工作流，在27天内利用AI Coding Agent独立完成并上线商用产品AgentWay的实战经验。文章详细阐述了原子化提交、CLAUDE.md作为基础设施、Agent的ROI分界线等六个核心方法论，并指出AI工具只是放大器，真正的瓶颈在于开发者的经验判断力和定义问题的能力。
如何把 X 上的大佬们都变成你的 Agent
本文介绍了一种利用 AI Agent 进行“外挂式”学习的创新工作流。作者认为不需要亲自阅读所有干货，只需通过四个步骤：收藏 X 上的内容、自动转化为 Markdown、利用 Claude Code 提炼为 Skill、最后安装到 Agent（如 OpenClaw）中执行。通过这种方式，将关注的大佬转变为“未封装的 API”，让 AI 替代自己完成学习、记忆和执行，从而构建一个拥有数百位专家经验的数字员工。
我用 GLM-5 + OpenClaw 做了个全能 AI 女友
文章详细记录了作者利用智谱新发布的开源模型 GLM-5 结合 OpenClaw 框架，从零搭建并定制化一个全能型 AI 女友的全过程。该项目不仅实现了基础的多模态情感陪伴（如发送基于生成的自拍、TTS 语音、看懂图片、主动提醒），更核心的是利用 GLM-5 强大的 Agent 规划与工具调用能力，赋予了 AI 女友操作服务器、执行任务和协作工作的“身体”与实战能力。
AI 时代的友好语言设计
文章基于 Armin Ronacher 的观点，探讨了在 AI 时代如何设计适合 Agent 的编程语言。AI 偏好显式类型、刚性语法和显式副作用声明，讨厌宏、重导出和不稳定的工具链。理想的面向 Agent 的语言应具备显式契约（类型、依赖、语法），将衡量标准从“写起来准”转变为“读起来准”，以提高代码的独立理解度、修改局部性和工具一致性。
2026 年人工智能工程师路线图
文章指出，未来的 AI 工程师将从简单的封装开发者转型为系统架构师。作者提出了 5 个按难度分级的生产级项目（从基于 SLM 的移动应用到自主企业工作流代理），旨在帮助开发者掌握编排、内存管理、多模态集成及深度上下文处理等核心技能，从而在 2026 年的市场中获得高薪竞争力。