你不知道的 Agent：原理、架构与工程实践

摘要

深入解析 AI Agent 的架構原理與工程實踐，涵蓋控制流、工具設計、多 Agent 組織及評估系統。讀者可學習如何構建穩定的感知決策迴圈、利用 Harness 提升驗證品質，以及透過任務圖與隔離機制管理多 Agent 協作，避免狀態漂移與錯誤放大。

This article explains the engineering principles of AI agents, focusing on control flow, tool design, multi-agent organization, and evaluation systems to build stable and reliable agent applications.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• Agent 核心是感知決策行動的穩定迴圈，新能力應外化於迴圈之外。
• Harness 與驗證測試品質對系統成功率影響遠大於模型本身。
• 多 Agent 需先建立任務圖與隔離邊界，再引入協作與並行。

提到的工具與公司

• OpenClaw
• Claude Code
• LangChain
• Claude Developer Platform
• Codex
• JustHTML
• Next.js

適合誰看

負責 AI Agent 開發、系統架構或工程落地的工程師。

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