Deep Research Agent 要稳定完成多工具协同,不能只依赖通用模型的原生 Function Calling。围绕 FC-SFT 冷启动链路,讲清种子数据构造、Teacher 轨迹生成、质量过滤、防遗忘混合训练和评估闭环。
Claude Code 的能力不只来自基座模型,还来自提示词组装、上下文管理和运行时约束三层工程设计。围绕 Prompt、Context、Harness 三个维度,拆解一个 AI Coding Agent 如何处理长程任务、工具调用、安全权限、记忆压缩和多 Agent 协作。
Hermes Agent 是一个可自托管的开源 Agent,核心能力是把任务执行经验沉淀成可复用 Skills,并在后续任务中持续加载和改进。围绕它的学习闭环、持久化记忆、定时任务、多代理并行机制,以及 MiniMax M2.7 这类底层模型在 Agent 场景中的作用进行拆解。
AI 编码 Agent 不只是把需求发给大语言模型,而是要把上下文组织、工具调用、权限控制、代码修改、测试反馈串成一个可控闭环。围绕 Harness Engineering 的思路,可以把 Claude Code 这类工具拆解成一套可复用的工程架构。
Claude Code 是一个运行在命令行里的 AI 编程 Agent。围绕它的架构,可以学习生产级 Agent 如何处理启动初始化、流式工具执行、分层权限、上下文压缩、MCP 集成、Skill 扩展和多 Agent 协作。
Harness Engineering 关注的是大语言模型外围的运行系统,包括上下文、工具、编排、安全、评估和观测。它决定了 AI Agent 能看到什么、能调用什么、如何规划任务、如何验证结果,以及失败后如何继续改进。
OpenClaw 将 Telegram、Discord、Slack 等渠道消息统一转换为内部消息对象,再经过路由、队列、上下文组装、ReAct 执行和工具调用生成回复。这里按端到端链路拆解它的分层架构、并发控制、记忆系统和安全边界。