AGENT-PLAYBOOK · THEORY ARCHIVE
Agentic Engineering
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AI AGENT TRENDS
high
AI AGENT TRENDS
▲ 1 accelerating 11 families · 46 mentions covered
FAMILY MOM 7d Δ7d CHART ST
Frontier Model 11 1.22x
●
Agentic Coding 9 0.90x
●
MCP / Tool Protocol 7 1.00x
●
Agent Infra 6 0.55x
●
Reasoning 4 2.00x
◉
Context Eng. 3 9.99x
●
Agent Safety 3 3.00x
●
Eval / Bench 1 9.99x
●
Voice / Modal 1 9.99x
●
Vertical Agent 1 1.00x
●
Multi-Agent 0 0.00x
●
COMPETITION PAIRS 5
SINGLE vs SWARM
Single powerful coding agent vs multi-agent orchestration
9 vs 0
· ratio —x
ACT vs THINK
Tool execution protocol vs context/knowledge retrieval
7 vs 3
· ratio 2.33x
MEASURE vs GUARD
Evaluation-driven development vs safety-first guardrails
1 vs 3
· ratio 0.33x
SCALE vs SENSE
Infrastructure scaling vs multimodal perception
6 vs 1
· ratio 6.00x
TOP AI ORGS
15 active / 30d
TOP AI ORGS
ORGANIZATION TOTAL LAST SEEN ACTIVITY
1 OpenAI 114 10-26
2 Anthropic 70 10-26
3 DeepSeek 34 10-24
Google 18 10-26
Amazon 17 10-20
Cursor 15 10-18
NVIDIA 11 10-25
Meta 11 10-18
Qwen 8 10-26
Hugging Face 7 10-04
xAI 6 09-29
Moonshot 4 10-25
Microsoft 3 10-23
DeepMind 3 10-18
MiniMax 2 10-21
✦ 不知道從哪裡開始？選一條路徑不知道从哪里开始？选一条路径
工程師入門工程师入门
從零建立完整的 Agentic 工程認知从零建立完整的 Agentic 工程认知
系統架構師系统架构师
設計可靠的多 Agent 控制平面與治理设计可靠的多 Agent 控制平面与治理
產品 / 戰略产品 / 战略
把握範式轉變，制定 AI 時代競爭策略把握范式转变，制定 AI 时代竞争策略
精選必讀精选必读
建立 Agentic 工程直覺的 8 篇核心文章建立 Agentic 工程直觉的 8 篇核心文章01
工程實戰工程实战
新手詞彙表新手词汇表
掌握 Agent 工程核心術語，第一篇必讀掌握 Agent 工程核心术语，第一篇必读
02
底層原理底层原理
Agent 心智模型Agent 心智模型
理解 Agent 如何「思考」的底層認知框架理解 Agent 如何"思考"的底层认知框架
03
工程實戰工程实战
Context 工程手冊Context 工程手册
從壓縮到結構化注入的完整方法論从压缩到结构化注入的完整方法论
04
工程實戰工程实战
T1–T6 故障分類法T1–T6 故障分类法
生產部署前必讀的 Agent 失敗模式大全生产部署前必读的 Agent 失败模式大全
05
工程實戰工程实战
信任分層設計信任分层设计
防止 Agent 越權的多層級權限架構防止 Agent 越权的多层级权限架构
06
工程實戰工程实战
評估環路即生產實踐评估环路即生产实践
把評估從測試階段提升為持續生產實踐把评估从测试阶段提升为持续生产实践
07
工程實戰工程实战
委托而非自動化委托而非自动化
重新定義 Agent 與人類協作的工程邊界重新定义 Agent 与人类协作的工程边界
08
戰略生存战略生存
Agent 原生組織角色Agent 原生组织角色
Agent 時代的職能重構與角色設計Agent 时代的职能重构与角色设计
PULSAR 深度分析深度分析
50 篇 · Pipeline 自動生成篇 · Pipeline 自动生成 significant_updatesignificant_update Claude Duet：Anthropic 首个主动式个人 Agent（iOS/Android + claude.ai） significant_updatesignificant_update OpenAI 12 小时 prompt caching 上线 Responses API（写入 2.5x） 深度文章深度文章 NVIDIA OpenShell：内核级沙箱给 agent 舰队上政策 深度文章深度文章 SageMaker AI 训练会话 GA：自己写训练循环，不碰 GPU 集群 significant_updatesignificant_update OpenAI：新一代模型在低资源语言编程上大幅跃升（COBOL 迁移 5.4%→86.6%） significant_updatesignificant_update Together Post-Training：RL 环境奖励 + SFT 自定义模型训练托管上线 significant_updatesignificant_update 腾讯回应 agent 非预期浏览行为：首次由大厂确认的 rogue agent 事件 significant_updatesignificant_update Reflection Beam：501B 开源权重 MoE 代理编码模型正式 GA（Apache 2.0） significant_updatesignificant_update Google Research 开源 Harness²：冻结模型权重，递归优化 agent harness significant_updatesignificant_update DeepSeek 开放自研搜索 Search & Fetch API significant_updatesignificant_update DeepSeek 开源 DeepInfer：把自家生产线推理栈放出来，但只放了一半 深度文章深度文章 腾讯混元开源 Hy Memory 2.0：30B MoE 分层记忆，跨会话长期记忆 significant_updatesignificant_update DeepSeek V4.1-Flash-1017：帕累托改进 + 开源权重，Search/Fetch API 全量开放 significant_updatesignificant_update Stateless MCP 2.0 重燃 Simon Willison 兴趣，催生 mcp-explorer + datasette-mcp significant_updatesignificant_update Hypura – storage-tier-aware LLM inference scheduler for Apple Silicon 深度文章深度文章 【🆕新发布】Amazon Bedrock 为全部 Claude 模型上线 Structured Outputs + Strict Tool Use significant_updatesignificant_update Vercel Drives 正式 GA：为 agent 提供跨沙箱持久存储 significant_updatesignificant_update 微软按下 vibe coding 暂停键：烧 token 已经比员工贵了 深度文章深度文章 Vercel AI Gateway 日志新增 session affinity 可见性 深度文章深度文章 stablyai/orca — 用自己的订阅跑一队 coding agent significant_updatesignificant_update GPT-6.1 Sol 上线 Vercel AI Gateway 深度文章深度文章 AI Gateway 日志新增 Session affinity 视图：按编码 agent 归并会话、算缓存命中率 significant_updatesignificant_update Perplexity 开源 SPACE：可自托管的 Firecracker agent 沙箱 significant_updatesignificant_update Anthropic：小模型或數月內即可在 IoT 設備上自我複製 significant_updatesignificant_update Anthropic 选定摩根士丹利+高盛担任 IPO 主承销商，最早 10 月上市 深度文章深度文章 Liquid AI d1-ultra 登陆 Vercel AI Gateway：输出结构化概率的决策模型 significant_updatesignificant_update sqlite-utils 4.0 正式发布：六年首次大版本升级，支持 schema 迁移 significant_updatesignificant_update Together Link：把开源模型（GLM 5.3 / Kimi K3）接进现有 coding agent，省 50%+ significant_updatesignificant_update Microsoft/HF ThinkingBox：按 agent 留下的数据库终态评分 深度文章深度文章 Gemini 4 Argon for Robotics significant_updatesignificant_update DeepSeek Harness v0.2.1-alpha.1：新增实验性 Claude Code Mods 兼容层 significant_updatesignificant_update Simon Willison：agent 时代需要「默认硬预算上限」 深度文章深度文章 Meta Muse Wonder 上线：面向编码与 computer-use 的前沿模型（1M 上下文） significant_updatesignificant_update GLM 5.3（753B MoE）上线 Amazon Bedrock，主打 coding 与长程 agentic significant_updatesignificant_update AWS 新 agent skill：给 coding agent 装上 SageMaker 推理优化专家（MCP） significant_updatesignificant_update Strata：消费级 RTX 4090 本地跑 Qwen3.8-Flash-Next 125B（100T/s） significant_updatesignificant_update Weaviate 安全版本 v1.39.3：修复 Google 模块凭据外泄高危漏洞 significant_updatesignificant_update AWS：用 NVIDIA NeMo Agent Toolkit + Amazon S3 Vectors 构建 agent 记忆层 significant_updatesignificant_update AI Gateway adds Browserbase Search and Fetch tools significant_updatesignificant_update Disrupting a coordinated model-distillation campaign significant_updatesignificant_update OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol：近 Astra 级能力、1/5 价格 significant_updatesignificant_update GPT-6.1 Sol 登陆 Amazon Bedrock significant_updatesignificant_update Anthropic Frontier Red Team：前沿模型可自主开发漏洞利用 significant_updatesignificant_update paperclipai/paperclip — 工作中管理 agent 的開源應用（89.8k⭐） 深度文章深度文章 AWS：用 Bedrock AgentCore Gateway 给 Claude Desktop 加安全 Web Search significant_updatesignificant_update Grok 4.7 上线 Amazon Bedrock：500K 上下文 + 四档 reasoning effort 深度文章深度文章 Microsoft AI 模型上架 Vercel AI Gateway significant_updatesignificant_update 上海 AI Lab 發布 Atria Dawn Preview：744B MoE 開源 agentic 模型 significant_updatesignificant_update openrig — 把 Claude Code 與 Codex 併成一套多智能體 harness 深度文章深度文章 Build a multi-agent music production pipeline on Amazon Bedrock AgentCore Runtime
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83 篇 · 點擊模塊過濾篇 · 点击模块过滤 底層原理底层原理 11 篇篇
Agent 的心智模型：从"做题家"到"管理者" AlphaOPT：构建可进化的优化建模经验库 LoFA vs RAG：两种不同的“知识注入”路径 mHC 範式：具身智能與大規模模型中的信號守恆 Post-Scaling Research Age：把“更聪明地用算力”落到工程清单 WaveFormer：用欠阻尼波动方程做全局视觉建模（Frequency-Time 解耦） 不確定性處理與貝葉斯估計 (Bayesian Estimation & Uncertainty) 深度解析：Hypernetwork (超网络) 獨立推理與證明邏輯 (Independent Reasoning & Proof Logic) 锯齿状智能与 RLVR：理解 2025 推理模型 隐空间推理：Coconut 与连续思维链 (Continuous CoT)
Agent 設計Agent 设计 15 篇篇
01 组织模型与角色分工（Operating Model & Roles） 03 Playbook：多 Agent 编队协作（Multi-Agent Squad） Agent UI / Agent API 設計模式 (Agent UI & API Design Patterns) Agent 交互模型：角色、职责与闭环反馈 Agent 存储选型：SQLite, MySQL 还是 PostgreSQL？ Agent 执行环境：云端沙箱全权限 vs 本地受控执行（选型与折中） Agent 记忆系统：短期（上下文工程）到长期（可审计的外部记忆）架构 AI Coding 智能体架构设计模式 RAG：Agent 的外部长期记忆库 vLLM 语义路由（Semantic Routing）：把“模型选择 + 安全 + 缓存 + 质量”做成一个路由层 推理编排与元系统：榨干 LLM 的最后一滴潜力 架构分析：Skill 与 MCP 的边界与配合 灯塔 vs 火把：Agent 选型决策框架 知识蒸馏：让 Agent 拥有万级文件的“上帝视角” 社会模拟与多智能体预测系统 (Social Simulation & MAS)
工程實戰工程实战 核心模塊核心模块 27 篇篇
01-物理层治理：项目组织与结构导轨 02 Playbook：从 Spec 到 PR（Spec → PR Delivery） 02-逻辑层治理：编码规范与契约 03-流程层治理：审查与协同闭环 04 Playbook：风险治理与回滚（Risk & Rollback） 04-自动化执法：让架构导轨“带电” 05 Playbook：Ralph Loop 迭代範式与 AFK 指挥 05-架构决策记录 (ADR)：给 AI 建一座记忆宫殿 10x 开发者集成战术链路手册 Agent 信任層級設計 (Trust Tier Design) Agent 失效分類學 (Agent Failure Taxonomy) Agentic Coding 的本质：文档工程（DocOps） Agentic 控制平面設計 (Agentic Control Plane Design) AI 原生调试：从手动 Profiling 到 Agentic 诊断 AI 参与编码的检测、度量与治理：从“偷偷用”到“系统化基本功” AI應用開發知識系統整體設計 Context 工程實戰指南 (Context Engineering Field Guide) DeepSeek 开源 DeepInfer：把自家生产线推理栈放出来，但只放了一半 (DeepSeek Open-Sources DeepInfer: Its Production Serving Stack, Half of It) 3天前 Eval Loop 作為生產實踐 (Eval Loop as Production Practice) Hybrid DocOps + AgentOps：一套可落地的 Agentic Coding 最佳实践 Playbook：Agent 评估体系（Evals）从 0 到 1 PRD（写给工程师与 LLM Agent 的可执行模板） 委派而非自動化：工程原則 (Delegation, Not Automation) 数字化工作室：设计你的代理组织架构 (Agentic Org Chart) 架构导轨：防止 AI 在大型项目中失控的治理艺术 架构治理 (Architectural Governance) 专项指南 架构治理：小白版黑话词典 (Glossary for Beginners)
範式轉變范式转变 10 篇篇
《A Year Of Vibes》读后：Prompt 版本控制、协作界面与“责任归属” 2025 LLM 现状：进展、问题、以及对 2026 的工程预测（Raschka 摘要提纯） Anthropic 2026 Agentic Coding 趋势报告：8 大趋势 × 4 个组织优先级（工程化读法） Vibe Coding 范式：从意图驱动开发到 Agentic Engineering 一人 CEO 范式：Agent 时代的个体组织力 不再為人設計：新文明的軟體範式與經驗清空 大白话：当扫地机开始自己“发工资” (aGDP 详解) 智能作为一种资源：可编织与可协作的未来 真实性危机：当 AI 民主化演变成“噪音民主化” 知识平权与智力成本的扁平化
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