Agent 工程化
进行中从 Demo 到 Production，构建真正可落地的 Agent 系统
Agent 工程化专注于 AI Agent 的系统设计与工程实践，围绕 LLM、Planning、Memory、Tool Calling、Workflow、Context、Runtime、MCP 等核心能力，探索如何构建稳定、可维护、可持续演进的 Agent。这里不仅关注模型能力，更关注工程架构、系统设计、性能优化、可观测性以及生产环境落地，让 Agent 真正成为一个可交付的软件系统。
项目概况
Agent 工程化 的 5 篇记录
Harness 不是新东西。它只是把一件一直存在的事，命名了出来。
2026-07-10Harness：Agent 的问题，从来不在模型 这两天，Agent 圈开始频繁出现一个词：Harness。 很多人第一次看到，会以为这是某种： 新框架 新范式 下一代 Agent 技术 但如果你真正做过 Agent，很容易
解决异步挑战：Reactor Context 实现响应式上下文传递
2026-07-10最近在研究 AgentScope 的代码，从中发现 Reactor 编程中，链路追踪的用法，如果对这块只是看不懂，那么多半看不懂 AgentScope 的用法。这块的只是在这里补充下 在 Spring MVC 时代，ThreadLo
Agent 设计模式不是 Prompt 套路，而是控制系统
2026-07-10<! excerpt: Agent 设计模式不是把 Prompt 写得更花，而是在给不稳定的模型补一套可控的工程结构。Plan 解决目标分解，ReAct 解决边行动边观察，Reflection 解决失败复盘，Tree of Thoughts
Agent 项目失败的真正原因
2026-07-10Agent 项目失败的真正原因 <img width="2752" height="1536" alt="Image" src="https://github.com/userattachments/assets/11380541708
“思考”工具：帮助Agent在复杂的工具使用情境中停下来思考
2026-07-10与扩展思考相似，但两者是不同的概念。扩展思考是指 Agent 在开始生成响应之前所做的操作。通过扩展思考，Agent 会在采取行动之前深入思考并反复迭代其计划。“思考”工具的作用是，在 Agent 开始生成响应之后，增加一个步骤，使其停下