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从 Harness 到 Loop：真正决定 Agent 落地的，从来不是更强的模型
本文邀请蚂蚁、腾讯、京东的多位技术专家，围绕Agent落地生产环境展开讨论，提出当模型能力逐渐商品化后，真正的竞争壁垒已经转移到模型之外的工程系统，核心是从Harness到Loop的理念转变。
上下文工程的崛起：提示工程已是过去式
大模型应用从简单问答转向复杂智能体系统，技术焦点正从提示工程转向上下文工程。上下文工程核心是为大模型提供恰当信息与工具，其重要性日益凸显，且与提示词工程有明显区别。
Agent上下文工程被Cursor玩出了新高度~
Cursor的agent为所有模型使用动态上下文，在保持质量时更智能填充上下文。代码Agent改变软件开发方式，Cursor提出动态上下文发现模式，介绍了在其中使用该模式的做法及优势。
AI Agent的上下文工程：构建Manus的经验教训
上下文工程是AI智能体的“系统一”，决定其速度、恢复力与扩展边界。Manus通过试错与用户验证，给出可复用经验，如利用大模型“上下文学习”能力、关注KV - cache命中率等。
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。
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。
AI工程vs传统工程 —「道法术」中的变与不变
本文从“道、法、术”三个层面对比AI工程与传统软件工程异同，指出AI工程是在传统工程基础上，为应对大模型不确定性进行的架构升级，还结合淘宝AI搜索实践提出AI工程应对策略。
第 3 章 Agent 核心功能技术详解
本章以Claude Code及其生态为主参照，介绍现代Agent平台提供类似‘操作系统’机制，包括命令、记忆等。面向熟悉Python与LLM的开发者，按是什么、解决什么问题等展开，还分析了Agent工程核心挑战。
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。