「Agent 工程」共找到 3141 篇相关文章
上下文工程比提示词工程好 10 倍，比 vibe 编码好 100 倍！Karpathy 站台，堪称「全新的氛围编码」。
Andrej Karpathy 提出「上下文工程」概念，Shopify CEO 更青睐它。研究显示开发者因 AI 幻觉和错误多，不信任其生成代码。上下文工程可成 AI 辅助开发核心技能，文中还介绍了相关开源项目及使用方法。
RAG 进化之路（祛魅 Agentic RAG）：传统 RAG 到工具与强化学习双轮驱动的 Agentic RAG
文章旨在祛魅 Agentic RAG，先介绍传统 RAG 的离线入库和在线应用，指出其不足。再阐述 Agentic RAG 让 LLM 自主决策，结合工具执行循环。还介绍基于提示词和强化学习的实现方式，最后总结不同 RAG 的优劣。
OpenClaw 火了半年，Agent 执行层依然是工程空白
当前主流 Agent 工具链执行层基本空白，Violoop 是少数在执行层做系统化设计的项目。它是桌边触屏硬件，获取三类运行时数据，具备感知 - 判断 - 执行运行时，有多种核心能力，适合特定场景团队评估。
刘鹏飞组提出Agent领域的少即是多：智能不在于数据堆砌，78个样本训练出超强Agent，128倍效率提升
刘鹏飞组论文《LIMI: Less is More for Agency》提出颠覆性观点，认为Agent智能培育关键在数据质而非量。LIMI用78个样本在AgencyBench得分超基线模型，实现128倍数据效率提升，为Agent开发提供新路径。
微调已死？Agentic上下文工程登场，无需微调实现模型进化
斯坦福大学等团队提出 Agentic Context Engineering 技术，让语言模型无需微调自我提升。它将上下文视为作战手册，引入三种协作角色与三项创新，实验显示其在两类任务上表现优异，成本和延迟显著下降。
Google说，2026年AI Agent会有这五大趋势！
Google Cloud发布2026年Agent趋势报告，认为能改变业务的转折点是Agentic AI，总结了五大趋势，如人人都有Agent、流程自动化等，核心是让员工成Agent管理者和协调者。
硬核拆解 OpenClaw：如何构建真正稳健的生产级 Agent 系统？【下】
本文延续上篇，继续拆解 OpenClaw 中 Agent 模块工程方法，涵盖安全与风险防御、记忆与状态管理、成本与效能优化、子 Agent 协作机制，介绍其方法并解读，指出企业场景需做取舍。
一篇双引擎进化的长程Agents系统性综述
人大、北大、清华等联合发表149页长时程Agent综述，给出首个统一形式化定义，梳理出‘外化Harness工程×内化模型优化’双螺旋共演化主线，用六个视角串起技术版图。
Claude Code完整技术栈都被扒出来了，Multi-Agent架构~
analysis_claude_code项目对Claude Code v1.0.33逆向工程分析，含混淆代码技术分析等。发现实时Steering机制、多Agent架构等，为AI agent系统设计实现提供技术参考，还介绍系统架构创新点。
Agent = Model + Harness，一个可能成为2026年出圈的新概念
文章提出新概念Harnesses Engineering，认为Agent = Model + Harness，阐述了Harness的作用、核心组件，还提及模型训练与Harness设计的耦合及Harness工程未来，指出需‘Harness思维’让AI驱动工业革命。