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#Agent 工程

35 篇相关记录 · 第 2 / 2 页

过程知识住在哪里？——Agent 编排的第四把交椅：编译进 8B 权重

既有的 Agent 工程决策地图有六个决策点，但都没回答一个问题：一条业务流程该住在哪里？代码里（LangGraph/CrewAI，29 万 star）、前沿模型的 system prompt 里（Anthropic Building Effective Agents 推荐）、外部技能库里（Voyager 风格）——都是把 procedure 摆在模型外面。arXiv 2605.22502 补上第四把椅子：用 Claude Sonnet 4.5 遍历流程图生成 3000–6000 条合成对话，对 Qwen3-8B 做全量微调（LoRA 明确失败），把流程编译进权重变成 subterranean agent。三个实测领域：旅游预订 14 节点、Zoom 支持 14 节点、保险理赔 55 节点 6 决策枢纽。结果：单次会话比 in-context 便宜 128–462×，比 LangGraph 便宜 77–249×；质量达 in-context 前沿的 87–98%；保险和旅游任务失败率反而比 LangGraph orchestrator 更低（9% vs 17%、5.5% vs 24%）；重新编译 30–50 分钟就是一次 CI/CD。这篇把它接进 Agent 决策地图的第七个位置，解释为什么 8B 能打赢 Claude 4.5 + LangGraph，以及这条路为什么不是在反苦涩教训，反而是苦涩教训吃掉 orchestrator。

AILLMAgentAgent 工程论文深读

手把手把 5 节点流程编译进 0.5B 权重——Subterranean Agent 实操陪读篇

主篇给了 arXiv 2605.22502 的整套数字（128–462× 便宜、8B 打过 Claude 4.5 + LangGraph），但真正在 A100 上复现 8B 版本对读者门槛太高。这篇把管线缩到 8GB 消费级显存能跑的版本：5 节点日报归档流程 → 用 Claude Sonnet 4.5 合成 200 条对话（约 $1.70）→ Qwen2.5-0.5B 全量微调（bfloat16，~7GB 显存，M2 Pro 15 分钟）→ 对照 Claude API in-context。每一步给完整可跑代码、显存/时间/成本手算数字、以及一份 12 项自检清单。诚实标注：我没有实机跑完全流程，给出的数字是官方规格+手算估计，读者跑通请回来纠正。

AILLMAgentAgent 工程学习笔记

读 OpenViking 源码：把 Agent 上下文从「检索问题」改写成「数据库问题」

克隆火山引擎开源的 OpenViking（Self-evolving Context Database），对照文档精读核心源码。它的全部设计可以压成三次「换表示」：把记忆/知识/技能统一成一个 viking:// 文件系统、把内容压成 L0/L1/L2 三层分辨率、把经验目录当成可优化的策略集并用「语义梯度」更新。这篇按写入、检索、进化三条路径逐一对照代码，最后用官方 benchmark 数字划清「已验证」和「未复现」的边界。

Agent 工程记忆源码阅读上下文工程

多 Agent 的内存问题，其实是分布式系统的老问题换了张脸

一篇 2026 年 3 月的计算机体系结构立场论文，把多 Agent 系统的记忆管理拆成 I/O / Cache / Memory 三层，指出两个协议缺口（跨 Agent 缓存共享、结构化访问控制），并把核心难题钉在"内存一致性"上——这篇把它和本站已有的三篇"Agent=操作系统"文章接起来，看这个类比在哪里站得住、在哪里第一次真正碰壁。

Agent 工程记忆系统设计论文深读

Agent 写码、Agent 测码：「人力真空」的真名，叫「独立验证真空」

如果代码由 agent 写、测试也由 agent 生成，人退出验证环节会不会导致线上故障？本文用九个可核实的来源回答：会，但根因不是「人少了」，而是「独立验证信号少了」。写与测同源时，测试从独立证据退化为自我确认；对冲方案不是把人塞回原位，而是重构验证信号图——这个问题 1983 年就被预言过一次。

AILLMAgentAgent 工程论文深读

Agent 时代的工程学：六个决策点，每个都有一条「论文→产品」的传导链

Agent 工程在 2026 年不缺方法，缺的是判断：哪些决策已经收敛（抄工业默认答案就行），哪些还没收敛（要自己读论文做实验）。本文把 Agent 工程拆成六个决策点，每个决策点给出源头论文、落地技术代表和收敛度判断，最后合成一张可以直接用的选型地图。

AILLMAgentAgent 工程上下文工程AI Infra论文深读

Agent 时代的工程学·Infra 篇：六个决策点，和一条从显存到信任的收敛度梯度

应用层的六个决策点全部站在 Infra 兑现的承诺上：token 流得出来、动作有地方跑、状态死不掉、身份说得清。本文用同一套「论文→产品」传导链方法，把 Agent Infra 拆成六个决策点逐个判收敛，并合成一条规律：离物理越近的层越收敛，离社会越近的层越不收敛。

AILLMAgentAI InfraAgent 工程论文深读

38 天发了 206 篇 AI 博客,一个问题把我问倒了:哪个论断背后有我自己跑出来的数字?

一篇自我纠正。我曾以为"不断用 AI 读写博客,似懂非懂也能读成专家"——直到发现自己陷入了 AI 时代特有的新型流畅错觉:写作曾是检验理解的可靠手段,但当 AI 替你把半懂写成全懂的样子,"能产出一篇讲清 X 的文章"就不再是懂 X 的证据。这篇给出病因解剖(三层错觉)、实干型专家的操作性定义(论断-数字账本)、三条纠正规则(评分外置、AI 角色反转)和一个最小实干阶梯。

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