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chenqing

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AI Agent 2026.05.10 6 分钟

Agent Engineering 101｜06｜Session Store

长任务 Agent 需要持久状态。mini-agent-harness 用 JSONL entry tree 保存消息、active leaf 和 summary entry。

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AI Agent 2026.05.10 6 分钟

Agent 系统需要同时区分持久消息模型和运行时事件模型。Message 是状态事实，Event 是过程事实。

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AI Agent 2026.05.10 6 分钟

Skills 把任务知识、约束和可复用流程包装成运行时资源。mini-agent-harness 通过 SKILL.md 发现并注入 system prompt。

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AI Agent 2026.05.10 6 分钟

Context Builder 是每轮模型调用前的工作集构造层。它把 system prompt、session branch、dynamic messages 和 tool schemas 组合成模型请求。

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AI Agent 2026.05.10 7 分钟

Agent Loop 把模型输出变成连续行动：构造上下文、调用模型、解析工具、执行工具、写回结果，并在需要时继续下一轮。

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AI Agent 2026.05.10 7 分钟

LLM Call 是 Agent Harness 和模型 provider 之间的边界层。它不是一段 prompt，而是 provider、model、messages、tools、streaming、usage、stop reason 与输出契约组成的一次可观测推理请求。

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AI Agent 2026.05.10 14 分钟

Agent 系统不能把模型调用、工具执行、状态管理和 UI 渲染写成一团。分层架构的核心，是让 Product Shell、Harness API、Agent Runtime、Model Boundary、Tool Boundary、State 与 Extension 各自拥有清晰边界。

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AI Agent 2026.05.08 17 分钟

Agent Harness 不是模型，也不是简单的工具调用封装。它是围绕模型构建的运行时与控制平面，负责上下文、工具、状态、事件、扩展和产品界面之间的边界。

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