Agent 工程
大型語言模型 Token 與成本最佳化工程指南
面向 Agent、Skill、MCP、AI 程式設計與模型 API 的成本最佳化指南：從任務成本核算、上下文管理、快取、工具裁剪到模型選擇與停止條件。
LLM Engineering · Agent Efficiency · Context Engineering · LLM Cost · Model Routing · 約 15 分鐘 ·
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圍繞 Agent Harness、Runtime、可靠性、編排、上下文與評測的研究和工程實踐。
Agent 工程
Multi-Agent 實踐中的坑坑疤疤
從任務拆分、共享脈絡、重複勞動到 Agent 辯論，復盤 Multi-Agent 系統在真實實踐中最常見的七類失敗模式，以及更可靠的工程判斷。
Multi Agent · Agent Orchestration · Agent Reliability · Context Engineering · Agent Evaluation · 約 15 分鐘 ·
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AI 時代的個人技能圖譜：2026 年如何建立完整能力閉環
2026 年的 AI 學習路徑不該只是一張工具清單。本文提出發現、定義、建模、調度、驗證與交付六項能力，說明如何在 AI 時代把想法推進成真實結果。
AI Learning · Agent Workflow · Education AI · Career Skills · Personal Productivity · 約 12 分鐘 ·
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2026 年 AI 能破解驗證碼嗎？從 CAPTCHA 識別到風控系統
2026 年 AI 識別驗證碼到了什麼水平？本文從文字、九宮格、滑塊到 GUI Agent，分析 CAPTCHA 破解能力、端到端通過率與現代風控系統的變化。
Agent Engineering · GUI Agent · AI Security · Computer Vision · CAPTCHA · 約 25 分鐘 ·
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從生成到驗證：Google ScientistOne 的 CoE 證據鏈框架
深入解讀 Google ScientistOne 與 Chain-of-Evidence（CoE）框架，理解 AI 自動研究如何透過聲明分類、證據溯源與完整性稽核，從生成答案走向驗證答案。
Agent Engineering · Autonomous Research · Agent Evaluation · Verifiable AI · ScientistOne · 約 11 分鐘 ·
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Loop Engineering 的現實挑戰：我為什麼不看好循環工程
從完成條件、代理指標、誤差放大、上下文腐化、工程生產力與安全權限出發，分析 Loop Engineering 為什麼難以成為穩定、普適的軟體工程範式。
Agent Harness · Coding Agent · Agent Reliability · Agent Loop · Loop Engineering · 約 15 分鐘 ·
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Loopcraft 是什麼：從 Prompt Engineering 到 Agent Loop 系統設計
Loopcraft 深度解析：為什麼 AI Agent 工程正在從單次 Prompt 優化，轉向任務觸發、驗證、重試、狀態保存和持續改進的 Agent Loop 系統設計。
Agent Harness · Coding Agent · Agent Orchestration · Agent Loop · Prompt Engineering · Loopcraft · 約 15 分鐘 ·
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實踐分享：Agentic RAG 如何應對企業資料的真實混亂
從一個客服工單的真實場景出發，拆解 Agentic RAG 的編排、查詢改寫、並行檢索、充足性判斷和綜合生成五個環節，分析跨系統權限邊界處理，以及路由策略、迭代深度、延遲權衡三個工程決策點。
Agent Engineering · Agent Orchestration · Retrieval · Enterprise AI · Agentic RAG · 約 15 分鐘 ·
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Claude Code 翻車復盤：Anthropic 三個生產事故暴露的 Agent 工程問題
從 Anthropic Claude Code 三個生產事故復盤出發，分析 reasoning history、system prompt、快取、預設推理強度和真實生產測試對 AI Agent 工程的影響。
Coding Agent · Agent Harness · Agent Reliability · Context Engineering · Claude Code · 約 10 分鐘 ·
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向 LangChain 學習：如何為業務級 Agent 提供可靠性的執行時
借 LangChain Runtime 的設計，拆解業務級 Agent 的 Durable Execution、狀態分層、Human-in-the-loop、權限模型、Middleware、Streaming、Observability 與運維擴展，給出一份可直接落地的 Agent Runtime 設計清單。
Agent Harness · Agent Runtime · Agent Reliability · Agent Observability · LangChain · 約 27 分鐘 ·
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Anthropic Managed Agents 架構拆解：2026 Agent Harness 生產化設計
拆解 Anthropic Managed Agents 的 Session、Harness、Sandbox、Credential、Context Builder、Trace 與 Eval，說明 Agent Harness 如何演進為生產級 AI Agent Runtime。
Agent Harness · Agent Runtime · Agent Reliability · Anthropic · Managed Agents · 約 18 分鐘 ·
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AHE 深度解析：Coding Agent 的 Harness 如何自動演化
AHE 論文深度解析，介紹 coding agent harness 如何透過可觀測性、檔案化改動、評測和回滾實現自動演化。
Agent Harness · Coding Agent · Agent Evaluation · Agent Observability · AHE · 約 23 分鐘 ·
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DSPy 教學：為什麼 Signature 比直接寫 Prompt 更容易做自動優化
面向中文開發者拆解 DSPy 的 Signature、Module 與 Optimizer，說明為什麼 DSPy 比直接寫 Prompt 更容易做自動優化，適合關注提示詞工程、LLM 工作流程、AI 內容生成與教育 AI 的團隊。
LLM Engineering · Prompt Engineering · LLM Evaluation · DSPy · LLM Pipeline · 約 11 分鐘 ·
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PaperBanana 拆解：AI 多 Agent 如何生成學術方法圖
拆解 PaperBanana 的 Retriever、Planner、Stylist、Visualizer 與 Critic 五個 Agent，系統梳理 AI 如何協作生成學術方法圖，適合關注論文配圖、學術寫作與科研工作流的繁中讀者。
Multi Agent · Agent Orchestration · Academic Figures · Agent Workflow · PaperBanana · 約 8 分鐘 ·
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如何透過多 Agent 分工完成學術繪圖？機制拆解
拆解 PaperBanana 學術繪圖流程中的多 Agent 分工機制，聚焦 Retriever、Planner、Stylist、Visualizer 與 Critic 如何協作生成論文方法圖。
Multi Agent · Agent Orchestration · Academic Figures · Role Design · PaperBanana · 約 5 分鐘 ·
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