精选资源：构建生产级 AI Agent

精选资源

这是一个系列，收集不同领域相关的精选（高价值）内容，包括深入分析文章、视频、工具等。

探索一项新兴技术出现的背景、动机，尤其是其背后的设计哲学，更甚的是在不断的版本演进过程中遇到了什么问题，产生了什么思考，以及是如何决策并得到最优解。

学习如何高效构建生产级 AI Agent 应用，从提示词到上下文工程（Context Engineering），以及工具框架和架构设计。

Context Engineering

上下文工程。

• Architecting efficient context-aware multi-agent framework for production - 讨论生产级多代理框架的设计和效率。
• Effective context engineering for AI agents - 介绍AI代理的有效上下文工程技术。
• Introducing Contextual Retrieval - 介绍上下文检索方法，提升检索准确性。

AI Agent

• How we built our multi-agent research system - Anthropic 多代理研究系统的构建过程。
• Building effective agents - 构建有效 AI 代理的指南和最佳实践。
• Agent-native Architectures: How to Build Apps After Code Ends - 构建代理原生应用的架构指南，由 Dan Shipper 和 Claude 合著。
• harness-engineering
  • Effective harnesses for long-running agents - 为长时间运行代理设计有效控制框架。
  • Harness design for long-running application development - 用于长期应用开发的工程设计。
  • Harness engineering: leveraging Codex in an agent-first world - 在以代理为先的世界中利用 Codex。

Agent Tools

• Code execution with MCP: Building more efficient agents - 使用 MCP 进行代码执行以构建高效代理。
  • Introducing advanced tool use on the Claude Developer Platform - Claude 平台上高级工具使用的介绍。
• Writing effective tools for agents — with agents - 使用代理编写有效工具的方法。
• How to build agents with filesystems and bash - 使用文件系统和 bash 构建 AI 代理的教程。

Agent Skills

• Equipping agents for the real world with Agent Skills - 为现实世界装备代理技能。