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第 4 章 Agent 开发实战
本章面向理解大模型、会 Python 但未系统搭建过 Agent 的工程师，采用「概念 → 最小示例 → 可运行项目」结构，介绍 Agent 开发实战，涵盖 LCEL 拼装、工具暴露等内容，还说明了开发环境搭建方法。
DeepSeek Harness规模化踩坑实录：耗时、成本、失败到底该怎么查
Agent 进入日常研发流程后，使用方关注耗时、Token 消耗和失败回溯。DeepSeek Harness（DSH）是开源 Agent 框架，腾讯云 Agent 可观测提供 DSH 采集插件，构成全景可观测方案，还介绍接入实践与其他能力。
Claude 4 核心成员访谈：提升 Agent 独立工作能力，强化模型长程任务能力是关键
Anthropic 两位研究员在采访中表示 2025 年强化学习在大语言模型训练奏效，如 Opus 4 能处理长周期任务。还探讨模型发展方向，如用户与多模型交互、模型可解释性等，认为未来会有白领 AI 员工。
今天，被GLM-5的Agentic Coding能力惊艳到了
上月底Anthropic报告揭示编程趋势转变，月初Claude Opus 4.6与GPT - 5.3 Codex发布印证。作者深度测试GLM - 5，经两项实测挑战，发现其在复杂系统任务表现超预期，有‘系统架构师’思维。
重新审视SFT的泛化能力：优化动态、数据与模型能力的条件性分析
上海人工智能实验室等联合研究质疑了‘SFT倾向于记忆，RL实现泛化’观点，指出SFT泛化是条件性现象，受优化动态、训练数据、基模型能力影响，还揭示长思维链SFT会带来安全性能退化。
腾讯 Hy3 一手实测，Agent 能力提升不止一点
作者拿到 Hy3 模型测试资格，介绍其架构、性能和价格优势，还在 WorkBuddy 里实测它完成运营工作、选编辑助教、开发新功能等任务的效果，最后评价 Hy3 能力、价格、适配方面的表现，并分析 WorkBuddy 领先原因。
想要「版本」超车，Agent 需要怎样的「Environment」？
AI创企you.com完成1亿美元C轮融资并转型为AI Infra公司。伴随Agentic AI发展，人工智能重心转变，人们开始思考开发适用于现代智能应用的「Agent Environment」及相应AI Infra。
Agent 元年，小厂碎步快跑反超
2025 年被视为 Agent 元年，AI 从“助手”走向“员工”。飞猪“问一问”出圈，虽小厂在模型、技术上不占优，但 AI Agent 落地门槛降低，小厂抓住场景和体验，或在 AI 时代弯道超车。
构建 Agent Native 软件的完整技术指南
Dan Shipper 和 Claude 联合撰写构建 Agent 原生软件技术指南，总结如何重新思考软件架构，让 Agent 成软件一等公民。指南源于实战，介绍构建原则、方法、执行模式等，还提及产品影响、移动端挑战及应对。
硅谷顶级团队闭门会，让Agent活下来的共识，95%的AI Agent都死了
旧金山AI技术大会上，企业大佬指出95%的AI Agent在生产环境中失败，活下来的5%符合5个共识，包括做好上下文选择系统、重视安全权限与用户信任、将记忆作为架构决策、多模型编排及合理运用对话与GUI等，还提及被低估的方向。