Tag: AI Agent
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重构能省多少 Token？一次 Agent 代码库的经济实验
Published: at 12:35 AM当 Agent 写出 17,155 行的单文件数据访问层时，重构不再是代码品味问题，而是直接的经济决策。Thoughtworks CTO 用 15 步重构做了一次实验，发现同样的修改任务，输入 Token 消耗从 15.9 万降到了 2.7 万，降幅 83%。这篇文章拆解了他的实验设计、数据和关键发现。
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ChatGPT Agent 循环优化：Harness、API 与推理层的三层提效实践
Published: at 12:39 AMBytebytego 与 OpenAI 工程师深入交流，拆解了 ChatGPT Agent 在 Harness 接入层、API 中间层和推理层分别采用了哪些优化手段来降低单次任务成本。文章梳理了持久 WebSocket、增量请求、缓存感知路由、推测解码等 11 项具体技术及其协同关系。
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Microsoft Agent Framework 原生记忆：Azure Cosmos DB 驱动的 CosmosMemoryContextProvider
Published: at 12:32 AMMicrosoft Agent Framework 新增 CosmosMemoryContextProvider，一行代码让 AI Agent 拥有基于 Azure Cosmos DB 的持久化长期记忆——对话存储、事实提取、摘要生成、用户画像全自动。本文讲解 context provider 抽象设计、before_run/after_run 生命周期、以及如何用自定义 Prompty 模板调教 Agent 记住什么。
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Microsoft Agent Framework Harness 正式发布：一行代码把 Chat Client 变成生产级 Agent
Published: at 12:17 AMAgent Framework 的 Harness 正式发布，带来函数调用、规划、记忆、审批、上下文压缩、遥测等 9 项内置能力，同时支持 Python 和 .NET。一次调用就能从裸 Chat Client 跨越到完整 Agent 运行时，省掉大量胶水代码。
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Agent Skills for .NET 正式发布：可复用的 Agent 领域技能包
Published: at 12:56 AMMicrosoft Agent Framework 的 Agent Skills for .NET 已从实验性预览毕业，[Experimental] 标签移除，API 稳定。团队现在可以构建、独立发布和组合 Agent 技能包——包含指令、参考资料和脚本，agent 按需加载，附带生产级审批、沙箱和缓存控制。
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Agent Harness 能力扩展：Skills、Shell、CodeAct 和后台 Agent
Published: at 05:43 AMMicrosoft Agent Framework 的 Harness 提供了四种扩展 Agent 能力的方式：按需加载的 Skills、受限沙箱的 Shell 工具、让 Agent 自己写代码算结果的 CodeAct，以及并行委托子 Agent 的后台调度。这篇把每种能力的 .NET 和 Python 接入方式都走一遍。
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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 Loops 入门：什么是 Loop、什么时候该用、什么时候是个坑
Published: at 04:36 AMLoop 正在成为 AI 工程的核心话题，但多数人对它的理解还停留在概念层面。这篇文章从一条自检清单、一个可运行的 Prompt 模板和一份成本账单出发，讲清楚 Loop 的机制、适用边界和常见陷阱。