Tag: Agent
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Loop Engineering 实战路线：从手动 Prompt 到自主循环的 14 步
Published: at 04:48 AM从 Prompter 升级为 Loop Designer 的完整路线图。14 步覆盖自检决策、五大核心组件、构建顺序、安全陷阱和思维转变，每一步都附带 Codex 和 Claude Code 的具体操作对照。
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Loop Engineering 入门：构建自主 AI Agent 循环的四个核心难题
Published: at 04:44 AMLoop Engineering 不是另一个框架或工具，而是把 Prompt 升级为自主循环的工程思维转变。这篇文章拆解四个最容易卡住的地方——终止条件、上下文腐烂、工具设计、验证机制——以及五步动手路线。
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AI 编程 Agent 到底怎么用你的技术：7 步信息级联全拆解
Published: at 11:18 PM从上下文组装到代码生成，拆解 AI 编程 Agent 使用你的 SDK、CLI、MCP 工具的 7 步信息级联，搞清楚工具在哪一步被忽略、误选或误用，以及怎么优化。
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Microsoft Agent Framework 中的持久化工作流实战
Published: at 12:03 AMMicrosoft Agent Framework（MAF）提供了 Executor + WorkflowBuilder 工作流编程模型，让开发者从本地内存运行起步，逐步演进为可持久化、可分布式、可托管到 Azure Functions 的生产级 AI Agent 编排系统，同时支持 Fan-Out/Fan-In、Human-in-the-Loop 和 MCP Tool 暴露。
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AI Agent 对话历史存储模式：Microsoft Agent Framework 的架构选择
Published: at 02:00 AM在哪里存对话历史，是构建 AI Agent 时最关键的架构决策之一。本文系统梳理服务端管理与客户端管理两种根本模式、线性与可分叉的会话模型，以及 Microsoft Agent Framework 如何通过 AgentSession 和 ChatHistoryProvider 抽象屏蔽差异，并附三种 Responses API 配置模式的完整代码示例。
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Squad：把协调多个 AI 智能体的能力，直接嵌进你的代码仓库
Published: at 12:48 AMSquad 是基于 GitHub Copilot 的开源项目，用两条命令在仓库里初始化一支预配置的 AI 团队——协调者、前端、后端、测试——并通过三种架构模式实现可检查、可溯源的多智能体编排，而不需要复杂的基础设施。
