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GuardAgent：首个专门为LLM agent提供安全Guardrail 的守卫型agent
近年LLM从对话工具变为可自主执行任务的agent，但带来安全隐私挑战。传统安全监护对其力不从心，为此学者发布GuardAgent，它守卫agent，具通用性、精确判断和免训练部署优势，实验表现佳。
1周半写64个PR、完成30%项目重构：一家成熟SaaS公司把Agent塞进研发全流程后
Calendly公开Agentic Engineering实践，Agent嵌入研发全流程，如审查需求、写代码、测试等。一周半内，Agent为IAM团队生成64个PR，完成30%项目重构。研发瓶颈从写代码转为判断力，强调好需求与护栏重要性。
LangChain Agent 年度报告：输出质量仍是 Agent 最大障碍，客服、研究是最快落地场景
LangChain对1300名行业人士调查，揭示AI Agent应用情况。超半数受访者已将Agent投入生产，客户服务、研究与数据分析是热门方向，但输出质量仍是落地最大障碍，成本不再是难题。
刚刚开源就收藏 1000+ 收藏的 DeepSeek Harness 橙皮书，它把Harness拆解个遍！
DeepSeek Harness开源同日，《DeepSeek Harness：从开机到拆开》上线。作者花叔实测记录大量官方文档未写的细节，如完整系统提示词、出厂启动清单等，全书分四部分，获取方式简单。
Harness Engineering？不过是把工程常识换个名字
Chayenne Zhao 发文炮轰 harness 概念，认为它只是工程常识换个名字。她以 SGLang 社区构建多智能体系统为例，阐述解决问题的方案和关键决策，还指出真正驱动改进是环境层面，而非模型。
全面解析 Agent Engineering 的 10 大工程维度：生产级 Agent 系统的炼成之路。
技术突破让AI智能体成热点，但应用走向真实业务暴露出工程瓶颈。本文围绕智能体工程及其10个核心维度，剖析从“不确定的LLM能力”到“可靠的生产级Agent系统”的炼成之路。
Anthropic说：Session Management 是最好用的 Harness Engineering！
Anthropic指出管理Session、Context等在Claude Code上已落地。模型上下文并非越长越好，rewind比纠错好，compact要把握时机，subagent可隔离上下文，如今行业看重agent产品runtime。
继Harness之后，“龙虾”JiuwenClaw率先开启“Coordination Engineering”时代
AI工程范式迭代快，行业面临‘定义赶不上进化’的焦虑。华为支持的openJiuwen社区发布新版JiuwenClaw，新增多智能体协同能力，提出‘Coordination Engineering’，实测中表现出高稳定性，可自主完成多项任务。
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。
工程知识引擎：Harness Engineering体系下的工程知识底座
现代软件开发中，AI编程智能体虽能写代码但难理解代码，缺乏工程约束与上下文支撑。为此构建工程知识引擎，整合多维数据源，有向量检索等六大能力，经评估可提升智能体效率与代码质量。