Harness 決定 Agent 天花板：為什麼同一顆 AI 大腦在不同身體裡表現天差地別
> 導讀：改進 Harness 設計，同一模型的 TerminalBench 排名從第 30+ 名跳到第 5 名。沒換模型，沒增加參數。LLM 無法看螢幕、執行程式碼、記住昨天的對話。這不是模型的問題——是缺乏「身體」的問題。Harness 就是這個身體。@akshay_pachaar
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生醫研發日誌與技術報告——記錄 AI 整合、流程自動化與濕實驗設計的實戰經驗，所有咒語按時間排列。
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AI 記憶瓶頸三層解法——為什麼加更多記憶體解決不了 AI 的記憶問題
> 導讀：AI 要說話更流暢，需要更大的記憶體？真相更有趣——瓶頸不在容量，而在資料流動速度。Nvidia、Google、Anthropic 各守一個系統層，方案彼此互補，不是競爭。每產生一個詞彙，模型都要從記憶體讀取大量狀態；讀取慢 = 整體被拖累。加更多容量解決不了——高速公路再寬，堵車時一樣動不了。
Agent 基礎設施正在被平台化——Anthropic Managed Agents 如何改變 AI 應用的發展方式
> 導讀：就像 AWS 讓每家公司都能輕鬆部署雲端運算，Anthropic Managed Agents 正在對 AI Agent 基礎設施做同樣的事——Sentry 從數月縮短到數週，Rakuten 一週內部署五個 Agent。Managed Agents 將 Agent 系統拆解為三個可獨立擴展的層次：
模型夠強了，為什麼本地 AI Agent 還是不穩？
> 導讀：2026 年，20B 以上的開源模型已能在消費級硬體上流暢運行，但接進 Agent 框架後，工具呼叫成功率常常不到一半。27 篇頂會論文指向同一個結論：瓶頸不在模型，在框架。Gemma4 26B 跑在 M4 Pro 48GB 上，單輪問答流暢，推理品質不錯。放進需要呼叫工具、維持多輪對話的 Agent
AI 的十二道護欄——Agentic Harness 設計模式全解
> 導讀：真正能上線的 AI Agent，背後藏著十二道護欄。這些模式從 Claude Code 實戰提煉，決定了 AI 是穩定夥伴還是不定時炸彈。你在 Twitter 看到的酷炫 Agent，通常活不過真實場景。缺的是「護欄」——確保長時間複雜環境下依然可控的工程機制。就像請一位聰明但沒經驗的新人，你不敢讓他
四大 AI 程式助手的記憶暗戰：CLAUDE.md、AGENTS.md 和 GEMINI.md 背後的設計哲學
你以為 CLAUDE.md 只是一份設定檔？它其實是 AI Agent 的身分證、記憶核心和行為邊界的總和。本文橫向拆解 Claude Code、Codex CLI、Copilot CLI、Gemini CLI 四大工具的指令載入機制、記憶持久化策略和 Token 天花板。