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多个 Agent 同时工作时，主 Agent 怎样接收队友结果本文是「从零理解 Claude Code：20 个 Agent Harness 机制」系列的第 15 篇。源码仓库：shareAI-lab/learn-claude-code 对应章节：s15：Agent Teams

MCP 2026-07-28 无状态核心之后：身份、任务、幂等与审计状态到底放在哪里？发布边界：规范事实按 MCP 2026-07-28 稳定版核验；operation_id、operation ledger、outcome_unknown 与审计字段属于作者架构设计，Tasks 是可选扩展，发布前复核勘误和目标 SDK 支持。

Kimi K3 现已上线 DigitalOcean 无服务器推理Moonshot AI 的最新旗舰模型 Kimi K3——也是目前公开发布的最大规模开源模型——现已通过 DigitalOcean 无服务器推理（Serverless Inference）正式上线。Kimi K3 专为长时自主 Agent 工作负载设计：自主编码、多步研究、以及需要在数百次工具调用中稳定运行而不丢失上下文的生产级 AI Agent。它可以通过 Serverless Inference 集成到现有应用中，享有按量计费与全托管基础设施。同时，Kimi K3 也已接入 DigitalOcean

Agent 动态调控：模型、工具、提示词、输出、流模式模型是Agent的推理引擎，其配置方式分为静态模型和动态模型两种。在创建Agent时一次性配置，执行期间保持不变。有两种指定方式：

AINative软件工程

LLM 应用的 Graceful Degradation 工程实践：5 层降级策略让你的 AI 功能永不完全崩溃一句话定义：Graceful Degradation 不是"失败时报错"，是"失败时给用户一个质量递减但仍可用的答案"。

对接大模型流式接口，我被一个 ReadableStream 卡了半小时昨天写 BFF 对接 DeepSeek 流式接口，fetch 发出去请求，response 也拿到了，200 OK，心想稳了。随手 console.log(response.body) 想看看返回啥，控制台蹦出来这么个东西：

炮轰SDD：Spec驱动开发为何不适合绝大多数项目本文讨论的是当下 AI 编程语境中的 Specification-Driven Development（SDD，规格驱动开发）：先把需求和约束写成 Spec，再让 Coding Agent 据此规划、实现和验证代码。

【图】一图理解LLM、LangChain、RAG、AI Agent、MCP、token、context、prompt、tool概念如果你刚接触 AI，一定会被一堆名词砸得有点晕：token、prompt、RAG、Agent、MCP……它们各自听起来都很厉害，但彼此之间到底是什么关系？今天这篇文章，我们用几张图把这套知识骨架搭起来。看完你会有一种“原来如此”的通透感。

AI 核心技术解析｜OPD：大模型开始复制的不再是知识，而是判断力作者：吴佳浩Alben撰稿时间：2026.7.23更新时间：2026.7.29上一篇我们讲清楚了传统的知识蒸馏（Knowledge Distillation）：Teacher 把"答案"教给 Student。这一篇要回答一个更进一步的问题——为什么今天 OpenAI、DeepSeek、Google 这些公司，开始不满足于只蒸馏知识，而是要蒸馏"偏好"？OPD 到底解决了什么问题，它在整个 Alignment 技术演进里处在什么位置，工程上又该怎么落地？

就是一顿骚操作

Agent Loop 入门到深入：从 ReAct 到 LangGraph、Agents SDK 与 MCP这两年 “Agent” 这个词被用得很满：聊天机器人叫 agent，工具调用叫 agent，自动写代码叫 agent，多角色协作也叫 agent。真正值得抓住的不是名词，而是背后的循环结构：模型不再只是一次性回答，而是在“观察、思考、行动、再观察”的闭环里逐步推进任务。

【LLM技术全景】多模态大模型：当语言模型学会“看“和“听“摘要回顾本系列前 17 篇，我们一直在和文本 Token打交道：Tokenization、Embedding、Self-Attention、预训练、对齐……所有机制都建立在"一串离散文本符号"之上。

RAG 全链路调优指南：从 Chunking 到 Reranker导读：RAG 出了问题，大多数情况下问题出在检索而非生成。但大多数人第一反应是调 prompt 或者换模型。这篇文章沿着 RAG 的数据管线，从 chunking 到 reranker，逐层拆解每个环节的验证方法和调优空间，核心原则是：先修上游，再动下游，每次改动都要用对指标。

vLLM-05｜MLA、Compressor、Indexer 与 SWA：Flash 注意力栈在 vLLM 里怎么落地协议层把 prompt 编成 token ids 之后，计算进入 DeepseekV4ForCausalLM.forward。Flash 的注意力实现不是标准多头注意力（MHA）单路径：在 DeepSeek V2/V3 的 MLA（Multi-head Latent Attention）底座上，按层叠加滑动窗口 SWA、可选 Compressor、以及仅在部分层出现的 Indexer 与 FlashMLA 稀疏 kernel。本文回答：compress_ratio 为 1、4、128 时，一层 atten

长命令运行时，Agent 怎样继续处理其他工作本文是「从零理解 Claude Code：20 个 Agent Harness 机制」系列的第 13 篇。对应源码：s13_background_tasks 源码仓库：shareAI-lab/learn-claude-code

AINative软件工程

LLM 应用的 Eval 数据工程实践：Golden Set 构建、版本管理与生产 Trace 回放你的 eval 跑绿了，但上线之后用户还是骂——因为你的测试数据集三个月没更新，早就过时了。大多数团队把 90% 的 eval 精力花在写评估逻辑上：设计 judge prompt、选 LLM-as-judge 还是规则打分、确定阈值。

大模型 Benchmark 全面解析：MMLU、GPQA、HumanEval，读懂 AI 模型的"成绩单"摘要：拆解大模型Benchmark体系，详解MMLU综合知识、GPQA高级推理、HumanEval代码能力、AIME数学、C-Eval中文能力五大基准，揭穿厂商选择性展示套路，建立看懂模型成绩单认知框架。

GPT 5.6 的真正变革：从"最强模型"到"最合适模型"，AI 工程范式正在重置摘要： GPT 5.6以Sol、Terra、Luna三层架构重新定义AI使用方式。跑分不再决定竞争力，真正的差距在于把什么任务分给什么模型，用更少Token和更少返工完成更高质量交付。AI正从顾问变成协作者。

【AI应用开发】 RAG篇（三）：文档切分与多路检索前两篇我们讲清了 RAG 的整体架构和向量检索原理。但这远不足以让系统"好用"——一条最容易被忽视却最为致命的链路是：文档切不好，检索等于白做。