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主流模型在编码、办公、检索类 benchmark 上大多已经能拿到不错的分数,单看模型,各家的差距在收窄——今天某家领先半个身位,过一阵就被追平。于是真正分出高...
多 Agent 工作流里,真正拉高 Token 消耗的往往不是代码本身,而是长上下文在多轮请求中被反复携带。本文结合轻量云的一次真实研发实践,拆解如何通过渐进式...
我给它下了个指令:“你现在是一个特别挑剔的用户,也是一个强势的业务方,我这套方案,你往死里挑毛病。”它还真不客气,几轮下来揪出三四个我自己没想到的漏洞——某个异...
遇到一次失败,就补一条要求;担心遗漏,再加一轮自检;让 LLM 优化,又得到一份更长的说明。提示词常常这样越写越长,但新增的文字,究竟解决了什么问题?
一次查询,跨系统多模块数据并发聚合;规则引擎评估标签,AI Agent 生成可读结论;LLM 增强,规则兜底。我们用这套架构把单次工单处理从 2-3 分钟压缩到...
2026 年上半年,AI 工程圈最火的词是 Harness Engineering;到了 7 月,一条推文又带火了新词 Graph Engineering。它是...
我们产品同学在体验 DeepSeek Harness 时,让 Agent 帮忙分析如何做一个 DSH 插件,输入只有几十个 token,使用的是 GPT-5.6...
从 v2026.8.1(16,000+ PR、933 位贡献者)看个人 Agent 运行时如何从「能跑」走向「可托付」。
它不仅有内容,更有颗粒度;不仅可以阅读,更可以沉淀;不仅是一篇文章,更是一套可复制、可迁移、可外溢的认知系统。
代码能告诉我们系统现在怎样工作,却很少解释它背后的演进过程。 一个看似普通的改动背后,可能已经排除过几种方案:某个组件为什么没有复用,某个接口为什么保留旧实现,...
Agent 圈流行一句话:「模型是商品,harness 才是护城河」。凡是「高风险 + 复杂分支 + 结论必须可解释」的决策场景,都会碰到同一面墙:模型是概率性...
当写代码不再是瓶颈,真正容易断掉的是交付链:Agent 是否读到了可信事实、规则能不能在关键节点拦住错误、任务中断后能不能继续并拿出验收证据。 记录的是一条项目...
在 v0.6.0 中,我们把 CubeSandbox 送进了 Kubernetes,也交付了兼容 E2B 的 Volume 框架。控制面能以标准工作负载运行,计...
上一篇《Agent全面爆发!一文搞懂背后的核心范式ReAct!》介绍了 ReAct 如何通过“思考→行动→观察”的 TAO 循环,让 LLM 从静态答题机变成能...
OpenClaw 的创始人在 6月8日 凌晨 2:58 发布推文: Here's your monthly reminder that you shouldn'...
康师傅把泡面做到了极致——十二种口味、三年保质、铺满每个县城的货架。它熬死了所有泡面对手,却没料到,给它致命一击的是外卖。年轻人不是嫌它不好吃,是手机点几下、半...
如果前几个版本是让 Cube 具备完善的基础功能,那么 v0.6.0 则是针对稳定性、容错、运维与监控等维度进行了更深层优化,并引入了更灵活的扩展与存储支持。这...
先说个大部分开发者都不愿承认的事实:杀死一个开源项目的,往往不是代码烂,是没人看得懂它。
我们用 AI Agent 驱动前后端全流程开发——从需求分析到自动化测试,整个 harness 工作流由 1 个 TL + 6 个子 Agent 组成。跑起来之...
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