Codex 工作流:Explore → Plan → Code → Verify → Review
Codex 系列第 7 篇:把一次真实任务拆成 Explore、Plan、Code、Verify、Review 五个阶段,给出可复制的任务 checklist、Prompt 模板和验收方法。
核对来源,写清过程,保留边界。这里记录 AI 与智能体、工程实践、投资阅读, 以及那些值得回头再看的判断。
从模型、上下文和工具出发,逐步搭建可运行、可验证、可持续改进的 AI Agent 工程体系。
介绍我开源的 Python Agent 框架 Relf-Agent:用内置模板起步,按需组合静态工作流、动态 Plan/DAG、多 Agent 团队、RAG 与记忆。重点解释开箱能力、组件扩展方式,以及 Local、HTTP 服务和 Temporal 三种运行路径的实际成本。
Codex 系列第 7 篇:把一次真实任务拆成 Explore、Plan、Code、Verify、Review 五个阶段,给出可复制的任务 checklist、Prompt 模板和验收方法。
沿一次 Agent 调用拆解 AgentScope Java 2.0 的消息、ReAct、工具权限、事件、状态与 Middleware,再说明 Harness 的工作区、记忆、Skill 和沙箱该如何选用。
从一次自回归推理出发,区分 KV Cache、Prefix Caching、托管 API 的 Prompt Caching 与应用层 Semantic Cache,说明它们分别缓存什么、何时命中、节省哪段计算,以及生产环境最容易踩中的失效与正确性风险。
Codex Harness 近期开源了吗?本文结合 OpenAI 官方资料、Codex App Server 文档、openai/codex 源码入口和 Harness Engineering 相关讨论,解释 Codex Core、App Server、Thread / Turn / Item、审批、沙箱和事件流的关系,并给出源码阅读路线与使用 Codex 的实践建议。
从模型、Agent 与 Harness 的关系出发,拆解 DeepSeek Harness 的 Cordis 插件树、Profile 与 Bundle、事件日志、Agent Loop 和能力接缝,并分析这套架构相较 Codex 与 Claude Code 的价值、复杂度和适用边界。
AI Agent CLI 工程第 2 篇:区分用 CLI 运行 Agent 与让 Agent 调用 CLI,基于 MCP 2026-07-28 规范比较 CLI、MCP 和 SDK/API,并用同一领域函数实现可验证的 CLI/MCP 双适配器。