置顶AI 与智能体
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。
文章
按时间留下的实践记录。每一篇尽量回答一个具体问题。
AgentScope Java 2.0 架构解析：核心能力、Harness 与企业落地
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。
LLM 缓存的四个层次：KV、Prefix、Prompt 与 Semantic Cache
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 解析：开源的不是一个壳，而是一套 Agent 运行时
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。
DeepSeek Harness 深度解读：一切皆插件的 Agent 运行时
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。
CLI 还是 MCP：为什么“万物皆 CLI”只对了一半
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。
Agent CLI：从交互式终端到可验证的进程接口
AI Agent CLI 工程第 1 篇：把 Codex、Claude Code 这类终端 Agent 拆成可调度的进程合同，并用真实 Codex exec 验证工作目录、权限、JSONL、Schema、退出码、超时与输出产物。
Agent Production Loop：运行、发布与持续改进
AI Agent 工程进阶第 11 篇：用 Observe、Protect、Improve 串起生产信号、降级策略、Canary 发布与事故回归评估，并通过零依赖 Production Loop Lab 验证 9 个运行窗口。
Human Control：Agent 的权限、审批与执行边界
AI Agent 工程进阶第 10 篇：用动作分级、Sandbox、Approval Envelope、IAM 与可恢复状态机建立 Human Control，并通过零依赖 Security Lab 验证拒绝、过期、参数漂移和重复恢复等边界。
Memory Engineering：让 Agent 记住该记的
AI Agent 工程进阶第 8 篇：区分 Context、Checkpoint、Session、长期 Memory 与业务事实源，用 Write Gate、命名空间、来源、有效期和删除规则管理 Agent 记忆，并通过零依赖 Memory Lab 验证 8 个边界案例。
Agent Tracing：用一条 Trace 还原 Agent 为什么失败
AI Agent 工程进阶第 7 篇：从一次只有 tool call failed 的故障出发，讲清 Trace、Span、父子关系、版本证据与脱敏，并用零依赖 Trace Lab 检查错误上下文、安全重试、跨 Worker 恢复和敏感信息泄漏。
agent-browser：语义快照实测
固定 agent-browser 与 Playwright CLI 版本，在动态 ID、DOM 重排和双视口 fixture 上比较语义快照、元素引用、命令输出与本机运行边界。
Agent Skills 怎么选
用五道安装门禁、三个代表案例和三层本地验收审计 12 个热门 Agent Skills，判断一个 Skill 是值得试用、仍需验证，还是只有热度没有闭环。
前端 Skill 三件套怎么分工
在同一个 Next.js 页面上依次使用 frontend-design、React Best Practices 与 Web Design Guidelines，比较设计、性能和可访问性审查的分工、上下文成本与复现风险。
Superpowers：给 Codex 加上工程纪律
用一个可运行的 Skill 收藏页贯穿 Superpowers 的安装、触发、设计、计划、TDD、调试、Review 与验收，并从固定源码拆解 14 个 Skill、经典 Prompt 的翻译与行为机制，以及设计自己 Skill 的方法。
Durable Loop：让 Agent 在重启、重试与取消后继续正确运行
AI Agent 工程进阶第 6 篇：从检查点、稳定动作 ID 和错误分类讲到结果未知、回执对账、持久取消、租约与 fencing token，并在同一个 GitHub 工程中用 9 个故障案例验证 Agent Loop 能否安全恢复。
Harness Engineering：模型、工具与运行状态怎么组织
AI Agent 工程进阶第 4 篇：区分 Agent loop、Harness、RunState、对话 Session、Sandbox 与 Verifier，并在同一个 GitHub 工程中实现可替换模型接口、审批暂停与恢复、工具超时、步数上限、检查点和事件追踪。
Tool Engineering：让 Agent 正确调用工具，也安全地失败
AI Agent 工程进阶第 5 篇：从名称、描述和 JSON Schema 讲到权限、审批、预演、幂等、结构化错误、分页与工具加载，并在同一个 GitHub 工程中用 11 个边界案例比较宽工具和类型化 Tool Registry。
Context Architecture：为 Agent 组装可验证的上下文
AI Agent 工程进阶第 3 篇：区分 Prompt、当前上下文、Session 与 Memory，设计带来源、新鲜度、权限、预算和缺失证据的 Context Packet，并用可运行实验比较“全部塞入”与受控组装。
Agent Evals：用 Task、Trial 与 Grader 证明版本真的变好
AI Agent 工程进阶第 2 篇：在同一个 Agent Reliability Lab 中建立 20 个任务、重复 Trial、五类确定性 Grader、失败台账和发布门禁，用实际代码比较 baseline-v1 与 candidate-v2，而不是凭感觉判断新版本更聪明。
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。
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、安全与 Production Loop，建立一条从 Demo 到可靠系统的 11 篇实战路线。
AGENTS.md 真的有用吗：研究结果、配置异味与最小上下文实验
结合 2026 年三项 AGENTS.md 研究与 Codex 官方加载机制，解释仓库级说明为什么有时提高效率、有时增加成本，并提供规则路由表、15 分钟审计法和可复现的三条件对照实验。
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。
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。
Graph Engineering：从单 Agent 循环到可验证的工作图
AI Agent 工程进阶第 9 篇：判断何时应从 Durable Loop 升级为 Graph，设计真实依赖、隔离状态、独立验证器和预算门禁，并通过零依赖 Graph Lab 验证六个边界案例。
Codex 的限制：额度、上下文、幻觉、隐私和工作边界
Codex 系列第 17 篇：不再只问 Codex 能不能做，而是用额度、上下文、证据、权限、隐私、可逆性和验证成本判断任务边界，并提供可运行的 GREEN / YELLOW / RED 评估器。
Codex 团队化：怎样共享 AGENTS.md、Skills、项目规则与发布边界
Codex 系列第 16 篇：把个人 Prompt 升级为团队可维护的 AGENTS.md、Skills、确定性检查、权限策略和责任矩阵，并用一个 PR 就绪流程演示如何验证、评审、试点与回滚。
Codex 写作工作流：从研究笔记到审稿、配图与发布
Codex 系列第 15 篇：用一篇真实技术文章贯穿 Article Brief、证据交接、分段起草、三遍审稿、内容专属配图、本地预览、部署门禁与线上验证，并提供可直接复用的模板、Prompt 和检查脚本。
Codex 做资料调研：怎样把 X、GitHub 与官方文档整理成可引用的研究笔记
Codex 系列第 14 篇：用‘Codex 到底能不能联网’这个真实问题，完整演示如何拆分主张、分级处理 X、GitHub、官方文档与本地实验，建立证据台账，并把资料整理成可审计、可引用的 research note。
Codex Plugins、MCP 与 Apps：什么时候该打包能力，什么时候该连接外部系统
Codex 系列第 13 篇：用一个官方资料研究助手贯穿 Skill、Plugin、MCP 与 App 的选择、最小配置、权限边界和故障恢复，并给出可验证示例包与渐进授权清单。
Codex Skills 进阶：用 references、scripts 与 evals 建立可验证工作流
Codex 系列第 12 篇：从一个已经能用的 SKILL.md 出发，按真实维护压力逐步加入 references、scripts、evals 和版本记录，并分清目录、脚本、Agent 行为与人工验收各自能证明什么。
Codex Skills 入门：把重复任务沉淀成可复用能力
Codex 系列第 11 篇：从一次反复出现的技术文章 review 任务出发，创建仓库级 SKILL.md，理解触发条件、渐进式加载、作用域与正负向测试，并得到一份可直接复用的 Skill。
Codex + GitHub：从 issue 到 PR、Review 与 Cloud 任务
Codex 系列第 10 篇：用一个完整 GitHub 任务串起 issue 拆解、本地分支、draft PR、CI、Codex Review、反馈修复、Cloud task 和最终合并，并提供可直接复用的 issue、PR 与检查清单。
Codex CLI 实战：从读项目到修复一个可复现的 bug
Codex 系列第 9 篇：用一个可复现的 JavaScript 小项目，完整走过 Codex CLI 的目录确认、失败复现、项目扫描、最小修复、测试、diff、review 和非交互自动化。
权限与安全：Sandbox、Approval、危险命令怎么管
Codex 系列第 8 篇：从 Sandbox、Approval、permission profile、Rules 和自动审查五层控制出发，给出危险命令清单、个人项目配置模板，以及一套可执行的博客发布安全流程。
AGENTS.md：Codex 项目说明书
Codex 系列第 6 篇：把反复出现的项目规则从 Prompt 里拿出来，写成可维护的 AGENTS.md，并给出博客、前端、后端项目模板和自检清单。
Codex Prompt 骨架：目标、上下文、约束和验收标准
Codex 系列第 5 篇：把 Codex 任务拆成目标、上下文、约束和验收标准四个部分，给出可复制的 Prompt 模板库和真实项目改写示例。
别急着写 Prompt：先让 Codex 读懂项目
Codex 系列第 4 篇：把直接写 Prompt 前的项目理解流程拆成可复制的只读扫描、项目地图、实施 Prompt 和 AGENTS.md 沉淀方法。
Codex 101：它不是代码生成器，而是工程 Agent
Codex 系列第 1 篇：先建立工程 Agent 的使用心智，学会判断哪些任务适合交给 Codex，并完成一轮低风险的 30 分钟练习。
Codex 入口选择：ChatGPT 桌面应用、CLI、IDE、Web / Cloud 怎么选
Codex 系列第 2 篇：用任务场景、权限边界和交付方式判断该用 ChatGPT 桌面应用中的 Codex、CLI、IDE Extension 还是 Web / Cloud，并给出一张可复制的入口选择表。
第一次安全使用 Codex：目录、Git、权限和回滚
Codex 系列第 3 篇：从目录边界、Git 基线、权限模式和回滚方案开始，给出第一次安全使用 Codex 的检查表、练习项目模板和回滚决策表。
把 Codex 用进真实项目：入口、权限、Git、AGENTS.md 与 Prompt 模板
一篇面向真实项目的 Codex 实用教程，整理入口选择、权限边界、Git 工作流、AGENTS.md、Skill/MCP、六步交付法和可复制的 Prompt 模板。