如何写出让模型“最听话”的提示词？这就是 Prompt Engineering 的核心问题。它催生了 Zero-shot、Few-shot、Chain-of-Thought 等大量技术，这些方法有一个共同点：它们都在优化“单次 LLM 调用”——写好一条输入，获得一条更好的输出。这在单轮任务里非常有效，但“单轮”是它的硬边界。
近日，由莫斯科国立大学（Moscow State University，MSU）举办的第19届MSU世界视频编码器大赛（MSU 2025 FullHD赛道）结果正式揭晓。在这场汇聚了腾讯、快手、AOMedia及OpenVisualCloud等国内外顶尖团队、27款主流编码器同台竞技的权威评测中，淘天音视频技术团队自主研发的S266系列编码器表现出色，累计斩获6项世界冠军及1项季军。
一次查询，跨系统多模块数据并发聚合；规则引擎评估标签，AI Agent 生成可读结论；LLM 增强，规则兜底。我们用这套架构把单次工单处理从 2-3 分钟压缩到 20-40 秒，并让操作人员不再依赖「经验直觉」做判断。
HL-Mem 是一套旨在让 Agent 像人一样具备长期记忆能力的本地化记忆系统，其核心设计理念是将记忆视为受治理的认知系统而非简单的数据存储。该系统借鉴认知科学原理，采用事实与经验双通道架构，通过保留不可变的原始事件（Event）和可更新的结构化事实（Claim），实现了证据可追溯、时间可解释（区分有效时间与记录时间）以及记忆的动态修正与遗忘。在工程实现上，HL-Mem 坚持运行时独立和本地优先原则，默认仅依赖 SQLite 单文件部署，通过后台异步 Worker 处理去重、冲突消解和生命周期管理，有效平衡了记忆治理的完整性与部署复杂度，为个人 Agent 提供了低成本、高可控且支持中文环境的长期记忆基础设施。
2026 年上半年，AI 工程圈最火的词是 Harness Engineering；到了 7 月，一条推文又带火了新词 Graph Engineering。它是真趋势还是又一轮造词？本文讲清它是啥、为啥需要、怎么落地、什么时候别碰。
把整段需求直接丢给 AI 写代码，结果越写越偏、中途断了还接不上？本文作者给出的答案是：别去造更聪明的 Agent，而是给 AI 编程套上一副"工程框架"。他自研的 Agentic Harness Workflow，把一次开发拆成需求澄清、方案设计、编码实现、审查验收、提交归档等阶段，每阶段交给一个只干一件事的子代理，由主代理统一调度把关，关键节点留人拍板；配合状态落盘，中断、换人、换工具都能无痛续跑。文末还附上了完整实战复盘与踩坑清单。
我们正在建设一个基于 AgentScope Java 的企业级 MultiAgent 平台，为研发、数据分析和知识问答等场景提供统一的模型调用、工具接入、任务编排、流式输出与运行追踪能力。上一篇文章介绍了平台基础运行时，本文聚焦复杂任务如何规划、如何拆给专业 Agent，以及不同服务之间如何协作。文中隐去具体组织、系统和环境信息，只讨论可迁移的方法。
本文介绍了针对 Agent 长程任务中断恢复需求的完整实践方案，旨在解决用户主动、工具执行及系统级中断带来的稳定性问题。该方案采用“框架层 Checkpoint + 上层任务调度”的两层架构，在不修改 Spring AI Alibaba 框架源码的前提下，通过扩展 InterruptableAction、利用 Hook 机制注入自定义逻辑（如关机信号检测、消息顺序修正、多工具调用 Mock 返回及子图会话 ID 记录）来实现进程内的状态保存与恢复；同时，上层调度通过 MQ 摘流防止关机机器消费新消息，并结合任务表与 MQ 消息队列协调跨进程的任务恢复，有效覆盖了包括人机协作、多 Agent 协同及系统重启在内的多种复杂中断场景，保障了 Agent 系统的稳定长期运行。
