主题： Agent 系统
研究 Agent 的架构、工具调用、记忆、权限和多 Agent 协作，关注它们如何从演示走向可以长期运行的真实系统。
这里收录 31 篇围绕「Agent 系统」的文章。主题页只聚合长期维护的知识领域，具体产品、人物和技术名词保留为文章关键词。
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从 OpenClaw 到 Hermes Agent：Agent 不是聊天框，而是新的工作系统
这期播客真正有价值的地方，不是介绍 Hermes Agent 或 OpenClaw 的功能，而是把 Agent 行业的几个底层分歧讲清楚了：模型与 harness 谁更重要，Agent 应该厚约束还是薄封装，人的价值会迁移到哪里。
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未来属于领域专用 Agent
这是一场来自 AI Engineer 频道的演讲，演讲者 Justin Schroeder 来自 StandardAgents，主题围绕"未来属于领域专用 Agent"——为什么通用 Agent 通过继承式堆叠上下文终将遇到瓶颈。
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生产环境中的 Agent：OpenGov 如何构建并扩展 OG Assist
OpenGov 工程师 Gabe de Mesa 介绍了他们如何在生产环境中构建并扩展 OG Assist：从 Effect 原生 Agent 循环、A2A 协议、评测、人在环路中的审批、安全沙箱、长上下文记忆，到可观测性、工具与技能。
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Harness 工程实践：如何让 Agent 完成自主迭代
一个人一天最多跑一次迭代实验，但每周上百个 badcase 追着我们跑——我们团队用 Harness 工程让 AI 自主运行 17 小时、完成 16 轮迭代实验，最终上线了实验。这篇文章复盘了整个搭建过程。
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100 工具 Agent 是个陷阱
这是一场来自 AI Engineer 频道的演讲，主题是"100 工具 Agent 陷阱"：当你给 AI Agent 一次性提供过多工具时，准确率会随着工具数量增长而急剧下降。
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AI 系统设计：从想法到生产
来自 MongoDB 的开发者倡导者 Apoorva Joshi 分享了一套四阶段 AI 系统设计框架：产品需求、系统设计、评估与监控、优化。
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HTML 就够了：让 Agent 生成图形
这场来自 AI Engineer 频道的短讲提出一个观点：让 Agent 生成幻灯片、文档、视频等图形化产物时，关键不是强迫它操作画布或直接写 SVG 坐标，而是给它使用更符合语言模型思维方式的媒介。
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你的 Agent 在生产环境失败了。祝你好运复现它
这场来自 AI Engineer 频道的演讲讨论了 AI Agent 在生产环境中失败后为什么很难复现，以及为什么团队应该把目标从追求模型的逐位确定性（bitwise determinism）。
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你的 Agent 正在浪费 Token，而你还不知道
AWS 开发者布道师 Eric Hanchett 介绍了降低 Agent token 成本的五种做法：缓存系统提示词，按任务难度路由到不同模型，把大型工具结果移出上下文，限制工具循环次数，以及裁剪多轮对话历史。
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手中的 OpenClaw：构建一个实体 AI 终端
这场来自 AI Engineer 频道的演讲介绍了 Lech Kalinowski 如何构建一个实体 AI 终端 OpenClaw：它用 OLED 与电子纸双屏、ESP32 微控制器、本地后端和开源 LLM。
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日志就是 Agent
Ishaan Sehgal 主张，Agent 的真正身份不在模型、运行时或执行环境里，而在只追加的会话日志里。
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有失忆症的天才
Nx 的 Victor Savkin 用“有失忆症的天才”比喻 AI Agent 的两大核心局限：只能看到代码库的一小部分（空间限制），以及每次会话重新开始时都没有跨会话记忆（时间限制）。
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未来属于领域专用 Agent
这是一场来自 AI Engineer 频道的演讲，演讲者 Justin Schroeder 来自 StandardAgents，主题围绕"未来属于领域专用 Agent"——为什么通用 Agent 通过继承式堆叠上下文终将遇到瓶颈。