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红杉对话 LangChain 创始人：2026 年 AI 告别对话框，步入 Long-Horizon Agents 元年
红杉访谈 LangChain 创始人 Harrison Chase，探讨 Long-Horizon Agents。其认为 2026 年是 Doers 元年，这类 Agent 能处理长时程任务。还提及 Harness 架构、Coding Agent 等，指出 Memory 是壁垒，交互需同步与异步结合。
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。
AI Agents和Agentic AI有什么区别？
论文《AI Agents vs. Agentic AI》深入探讨AI Agent和Agentic AI的本质差异。AI Agents是集成大模型和外部工具的单体系统，适合简单任务；Agentic AI是多智能体协作新范式，适合复杂场景。还提及挑战、解决方案与未来方向。
复杂的Harness Evolution，甚至不如多跑几遍
本文解读AI2与华盛顿大学最新研究，针对热门Agent Harness Evolution方向，通过公平对照实验检验方法真实收益，戳破研究误区，引发对Agent评估标准的反思。
相比层出不穷的 Agent 框架，不变的 Agent Protocol 是什么
文章围绕 Agent Protocol 展开，指出框架更迭但生产级 Agent 系统问题不变。以 Agent Protocol 为主线拆分 Agent Runtime，探讨其核心、稳定对象、执行模型等，还对比各框架在多维度的表现并给出设计建议。
Zed 为什么不用自己造 Agent？OpenAI 架构师给出答案：Codex 重划 IDE × Coding Agent 的分工边界
文章围绕Coding Agent展开，介绍其构成、构建Harness的挑战，还阐述Codex作为集成系统优势、使用方式及未来发展。强调将模型与Harness共同开发，能更好理解模型行为，Codex可助力构建差异化产品。
Agentic 软件工程：造 Agent 只是最简单的部分
Agno 创始人 Ashpreet Bedi 认为造 Agent 简单，让其在生产环境稳定运行才是挑战。他提出 Agentic 软件六大支柱，给出 AgentOS Docker 模板代码实践，指出多数 Agent 产品卡壳是基础设施跟不上。
Agent Infra 实践复盘：Kimi 如何搭建 Agent 背后的 Database 服务
PingCAP 联合创始人黄东旭复盘 TiDB Cloud 为 Kimi Agent 提供服务的细节。指出 Agent infra 面向大众用户，要最小化 Agent 使用工具的摩擦，实现低成本。Kimi 与 TiDB 合作是范例，展现 Agent 基建的新趋势。
不要建一千个 Agent：Ramp 如何用一个 Agent 搞定金融自动化
美国企业金融平台 Ramp 估值 320 亿美元，在 The Pragmatic Summit 分享 AI 实战经验。介绍了从“建一堆 Agent”转向“一个 Agent + 一千种技能”架构，Policy Agent 开发过程，定义“正确”标准，建内部 AI 基础设施及内部编码 Agent 情况。
tRPC-Agent-Go：构建智能AI应用的Go语言Agent框架
tRPC是腾讯内部覆盖最广的RPC开发框架，tRPC-Go使用最广。2023年起LLM发展迅速，Agent开发框架成重要基础设施。tRPC-Agent-Go集成LLM等，支持创建多种Agent，为开发者提供构建智能应用的完整技术栈。