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0★ 精讲一 | 相比层出不穷的 Agent 框架，不变的 Agent Protocol 是什么
来自 阿里云开发者
这篇来自阿里云开发者的长文，作者不想每换一个 Agent 框架就重新学习一套对象体系，转而用 Protocol 视角把 Agent Runtime 拆成 Thread、Run、Step、Event、Artifact、Checkpoint 这 6 个稳定对象。核心判断是框架会更迭，但任务生命周期、状态持久化、中断恢复这些问题不会消失；状态持久化是区分玩具和生产的分水岭，Error-as-Data 优于 Error-as-Exception，MCP 让工具层最可能先标准化。文中详尽的跨框架映射表，值得做 Agent 系统设计时拿来对照。
★ 精讲二 | Loop Engineering 又是啥？一文讲清企业 Agent 落地的四层工程进化论
来自 腾讯云开发者
腾讯云开发者这篇把 AI 工程范式迁移拆成 Prompt、Context、Harness、Loop 四层，并强调它们是嵌套关系而非替代。文中引述 Mitchell Hashimoto 的 engineer the harness、Boris Cherny「我不再 prompt Claude 了，我设计循环来 prompt Claude」，以及 OpenAI 用 Codex 在五个月内构建约一百万行代码、零行手写的案例。作者认为 2026 年大多数企业应全力投入 L3，跳过 L3 直接搞 L4 是最危险的错误，并诚实列出 Loop 引入的成本不可预测、认知投降等新风险。适合想判断该在哪层投入的技术负责人。
★ 精讲三 | Autoresearch：自我改进智能体背后的反馈循环
来自 Latent.Space
Latent.Space 这篇访谈对象是 Introspection 创始人 Roland Gavrilescu，他此前在 xAI 做 agent 基础设施。访谈围绕 autoresearch：构建一个 outer loop，让 agents 维护和改进主系统本身。他提出三种模式——the loop is the product、agent recipe、以及如何让系统更好更便宜——并区分了与用户交互的 inner loop 和负责研究维护的 outer loop。建议工程师从 signals、成本控制、跟随研究三步入手，把产品组织变成微型研究室。适合关注 self-improving agent 落地的读者。
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