AI 与智能体
AI Agent 工程进阶：从 Demo 到可靠系统
AI Agent 工程进阶系列导读：围绕 GitHub 项目 ai-agent-learn 的企业知识库 Agent，用任务契约、评测、Context、Harness、Tool、Durable Loop、Trace、Memory、Graph、安全、生产运营与持续改进，建立一条从 Demo 到可靠系统的 12 篇实战路线。
Ralf 的个人实践笔记
把实践写清楚，留给以后复用。
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。
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Agent 系统契约：先定义任务、边界与非 Agent 基线
AI Agent 工程进阶第 1 篇：用一个可运行的知识库工程，把模糊的 Agent 需求拆成 Job、Input、Done、Boundary、Failure、Evidence 与 Baseline，并通过坏契约和阈值实验验证它是否真的需要 Agent。
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Codex 系列导航：从工程 Agent 到团队化与工作边界
Codex 00–17 系列的完整阅读导航：按安全起步、项目交付、能力沉淀、外部连接和团队治理梳理每一篇解决的问题、可带走的产物，并提供四条按目标选择的最短阅读路线。
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从 Context Engineering 到 Graph Engineering：读懂 AI Agent 的四层工程
用一个博客后台 Bug 示例贯穿 Context、Harness、Loop 与 Graph Engineering：解释模型看见什么、如何获得工具与边界、怎样反复行动并验证，以及何时才需要把多个局部循环组织成工作图。