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如何“驯服”你的Agent？这可能是你见过最优雅与可控的Agent框架 | 深度体验
文章聚焦对话式Agent，指出LLM不确定性是企业应用Agent的障碍。介绍Parlant框架，它用ABM方法控制交互，能降低LLM负担、处理边缘场景。还通过构建10086客服助手展示其使用，最后与LangGraph对比。
隐藏超多上下文工程（Context Engineering）技巧的框架，来试一试吧！
文章指出多数人构建的AI Agent像Shallow Agent，处理复杂任务能力弱。以Claude Code等为例，介绍深度Agent架构的秘密，如冗长提示词、规划工具等，还推出开源包deepagents方便上手。
Cloudflare 推出 Agent Tracing：支持截断限制，不同框架的 Payload 默认记录策略存在差异
Cloudflare推出Agent Tracing，可提供统一Dashboard查看已部署Agent会话。该功能在现有Workers Tracing基础上增加Agent级别的Span，有收费时间表。不同框架Payload默认记录策略有差异，Trace有截断限制。
Anthropic发布Managed Agents，才发现这支硅谷华人团队早就押对了赌注
今早Anthropic发布Managed Agents，强调‘Agent Harness’概念。CREAO由硅谷华人团队打造，作为全球首个面向普通用户的AI Agent Harness，0门槛、高稳定，解决诸多问题，具独家能力，获多轮融资。
LangChain 创始人警告：2026 成为“Agent 工程”分水岭，传统软件公司的生存考验开始了
LangChain 创始人 Harrison Chase 认为 2025 年末到 2026 年长任务 Agent 落地会加速，传统软件公司面临挑战。他指出构建 Agent 工程范式在变，还分享了 Agent 应用案例、harness 工程要点、开发与传统软件的差异等内容。
6.6K标星！微软开源Agent自我优化框架，为智能体注入持续学习能力！
开发AI Agent常面临部署后难自动优化的问题。微软开源的Agent Lightning，加几行代码就能让Agent自动学习、持续优化，有事件追踪等核心能力，安装简单，应用场景丰富。
硬核拆解 Hermes-Agent：自学习 Skill 机制的架构设计与实现原理。
文章围绕Hermes - Agent展开，指出多数Agent缺乏自学习能力，而它试图跨越这一鸿沟，能自动“写手册”（Skill）。介绍其架构、安装配置，通过代码审计任务演示自学习过程，并解析Skill机制，为生产级Agent提供新思路。
Anthropic 官方：Genspark 是如何构建 Agents 的？
Genspark借助Claude打造自适应AI Agents，突破传统搜索工作流限制。其Super Agent以Claude为核心，实现动态协调，变革用户创造和研究方式，带来显著商业影响，揭示AI开发新原则。
从 Computer Use到 Datacenter Use：如何让 AI Agent 像调用函数一样驱动数据中心？
本文整理自 QCon 2026 北京站演讲，探讨如何让 AI Agent 驱动数据中心。指出 Agent 发展有 Multi - Agent 和 Datacenter Use 趋势，介绍 AKernel 基础设施，包括架构、技术支柱、部署方式等，还提及其实践落地与未来演进。
这一年做 Agent 的公司，Coding 赚了钱，客服融了钱，你呢？
全球数据研究机构 CB Insights《AI Agent Bible》报告梳理 Agent 行业概况。指出未来趋势，如语音成主流交互等；分析发展受限问题、有潜力机会；还介绍不同类型 Agent 商业情况及应对推理成本策略等。