去年我搭了一个Agent自动化系统，选了LangChain的Workflow模式，写得很爽——流程固定、逻辑清晰、上线快。三个月后系统上线，用户开始反馈各种奇怪...

有些概念看起来像亲兄弟，真干活的时候却差一条命，workflow 里的循环，Loop Engineering 里的闭环，就是这种关系。

副标题： 静态流水线不够用了——运行时自写 Harness，并行上百子 Agent 的 6 种模式与避坑指南

案例 1：一次对话，审出一个 Python 安全工具的 7 个代码问题——运算符优先级 bug、CLI 绕过核心审计类、空壳功能、爬虫无线程限制、正则在 min...

• Anthropic《A harness for every task: dynamic workflows in Claude Code》：https://...

上一篇讨论的是：当 Skill 开始影响 Agent 行为之后，它就不能只作为经验文档存在，而必须进入测试、回归和评估体系。

所有执行逻辑、调用顺序、任务步骤，全部由开发者在代码中预定义。只要输入一致，输出永远一致，全程不会思考、不会判断、不会变通。

在 LangGraph 中，State是所有节点（Nodes）沟通的唯一桥梁。类似于一个中央的共享白板，不同的节点都可以更新或查看白板。

副标题： Anthropic 官方案例拆解——扇出并行、对抗 Review、worktree 隔离，以及「人类几乎不敲代码」的团队怎么 merge

副标题： 静态流水线不够用了——运行时自写 Harness，并行上百子 Agent 的 6 种模式与避坑指南

AI工作流工具正在经历从「程序员专属」到「普通人可用」的关键转型。传统工具（n8n、Dify、Coze）虽然功能强大，但需要用户具备API对接、节点配置、逻辑编...

第一句来自 Peter Steinberger，发于 2026 年 6 月 7 日的一条推文，浏览量约 220 万：

上周我接了一个后端需求：把用户权限模块从「角色硬编码」迁到「RBAC + 策略引擎」。

在现代运维和 DevOps 体系中，任务调度始终是不可或缺的一环。无论是批量执行服务器脚本、定时采集监控数据、还是编排复杂的 CI/CD 流水线，一个稳定、高性...

2026腾讯云AI产业应用大会上，掌阅科技分享基于腾讯云的AI全链路Workflow升级实践。针对传统内容产业高不确定性、AI工具割裂的痛点，掌阅将AI能力嵌入...

Claude Code 的自动化能力由三驾马车构成：Hooks 负责事件触发，MCP 负责外部能力扩展，Skills 负责任务封装复用。理解它们的边界和组合方式...

在2026年，随着大语言模型（LLM）从“对话助手”进化为能自主规划、执行和反思的“AI Agent”，一个尖锐的问题摆在了所有架构师面前：我们还需要传统的工作...