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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。
AI 编码效率 x10，Bug 风险也 x10
亚马逊工程师 Joe Mag 分享团队用 Coding Agent 使代码产出效率提 10 倍，但 Bug 风险也放大 10 倍。介绍‘Agentic Coding’工作流，还给出借助 AI 做‘风洞测试’、升级 CI/CD、升级决策和沟通系统等建议。
云计算一哥，给 Agentic AI 工程做“减法”
2025 年亚马逊云科技 re:Invent 大会聚焦 Agent，其首席执行官提出未来各领域将运行数十亿 Agent。该公司欲在 Agentic AI 上重构，推出系列工具，如 Amazon Strands Agents SDK、Amazon Bedrock AgentCore 等，还在模型训练和工程化方面做减法。
用子模优化做文本选择、段落重排和上下文工程
文章围绕子模优化展开，介绍其在文本选择、段落重排和上下文工程中的应用。指出当前重排器的缺陷，通过子模优化可解决冗余问题。还给出实验结果，凸显其优势，如理论保证、自动停止机制等。
推荐两个Vibe Coding必备的skill，Vibe程序员效率起飞了
Vibe程序员应聚焦创意，提高效率很关键。文章推荐两个实用技能，一是codebase - to - course，助开发者理解代码库；二是app - store - screenshots，可快速生成应用商店图，都经作者实测。
刘鹏飞组发布上下文工程2.0：人机交互的全新视角
刘鹏飞组论文《Context Engineering 2.0: The Context of Context Engineering》重新梳理上下文工程领域。它追溯其20多年历史，给出形式化定义与四阶段模型，探讨关键问题，将其从技术技巧升为系统学科，为理解人机交互提供新视角。
上下文工程（Context Engineering）综述：大模型的下一个前沿
文章提出“上下文工程”学科，通过整合1400余篇论文构建“基础组件 - 系统实现”框架。它将上下文定义为动态结构化信息集合，揭示LLMs理解强于生成的矛盾，为AI研究指明方向。
OpenAI 智能体工程指南：10 条实战技巧和 3 种构建模式
OpenAI 给出智能体工程实战手册，介绍用技能、Shell 工具和上下文压缩三 API 让智能体稳定工作。全文涵盖概念、10 条实战技巧、3 种构建模式，有实用案例但数据精确度存疑。
来自 Manus 的一手分享：如何构建 AI Agent 的上下文工程？
Manus 公司联合创始人季逸超分享为 Manus 搭建上下文工程的经验。文章探讨构建 AI 智能体时的关键抉择，给出围绕 KV - Cache 设计、通过掩码约束行为等构建原则，助开发者少走弯路。
LangChain提出Agent工程化的新分层（Agent harness）
LangChain获新融资后重新定位为Agent基础设施提供商，将Agent开发分三层：Framework、Runtime、Harness。Vtrivedy提出Agent Harness概念，强调构建关键是“个性化定制基座”。Agent开发工程化成熟度在提升。