AI Agent 的上下文工程：Anthropic 的实践方法
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Prompt engineering 之后，业界开始关注一个更宏观的问题：什么样的上下文配置最能引导模型生成期望的行为？Anthropic 工程团队梳理了上下文作为有限资源的工程化方法，覆盖系统提示、工具设计、按需检索，以及长任务下的压缩、结构化笔记和子 Agent 架构。
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给 Agent 写评估：Anthropic Evals 方法论解读
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解读 Anthropic 工程博客的 Agent 评估方法论：为什么 Agent 比传统软件更难测、三类评分器如何组合、不同 Agent 类型的测试差异，以及从 0 到 1 构建一套可靠 eval 的关键决策。
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Managed Agents 设计解读：如何让 Agent 系统不被模型迭代淘汰
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解读 Anthropic 工程博客文章，探讨如何通过虚拟化 agent 核心组件（session、harness、sandbox），设计出一个能适应模型能力持续提升的 agent 系统架构。
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Harness 设计解读：Anthropic 如何让 Agent 自主完成六小时全栈开发
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解读 Anthropic 工程师分享的多 Agent 架构实践：为什么单个 Agent 做不好长任务，如何借鉴 GAN 的思路设计生成-评估分离架构，以及模型变强之后 harness 应该怎么演化。
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