Agent 产品设计 · 第 1 篇 / AI 产品
AI 产品与 Agent 系统学习指南：从原理、案例到技术选型
以企业售后助手为贯穿案例，系统学习模型、RAG、Agent、评测、数据、安全、运行时与具身智能，通过逐章案例、复习解答和技术选型建立完整判断。
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每页 12 篇发展与核心机制 · 第 2 篇 / 具身智能
从 Reward 到 Physical Agent：Dyna Robotics 具身智能学习讲义
从 Dyna Robotics 的部署经历出发，理解机器人怎样利用奖励、人类视频与世界模型学习，再检验这些能力如何在真实工作中兑现。
Lauren Tan：建立可靠的 Agent 团队 · 第 1 篇 / Agent 工程实践
Lauren Tan：怎样让 AI Agent 成为可靠的工程团队
一场约一小时视频分享的中文阅读版：从信任曲线、验证技能与功能地图，到 pstack 评测、云端协作和 Dune 架构，理解可靠交付背后的工程条件。
发展与核心机制 · 第 4 篇 / 具身智能
机器人怎样学会触摸：从传感器到接触智能
沿着五种传感路线、光学指尖的材料与制造、触觉采集和模型之争，深入拆解 T-Rex 的快速修正与 Tabero 的语义力控，理解接触智能怎样形成。
发展与核心机制 · 第 3 篇 / 具身智能
机器人开源了什么：从“免费大脑”到真实能力
从学院派、巨头生态、中国团队与 PI 的路线差异出发，结合动作生成、异步执行、跨本体数据和示教采集，理解机器人开放能力怎样走向真实部署。
发展与核心机制 · 第 1 篇 / 具身智能
从机械臂到机器人基础模型：具身智能的发展脉络
从 Unimate、Shakey、ASIMO 到 RT-2、π₀、Gemini Robotics 与 Helix，沿 30 个历史节点，回看机器人怎样从重复动作走向学习、泛化与完整任务。
Harness 项目 · 第 1 篇 / Claude Code
Claude Code 架构设计：优点、代价与适用边界
从自主执行循环、上下文管理、工具权限、扩展机制和状态恢复，分析 Claude Code 为什么适合探索式开发，以及它为什么不能直接替代确定性业务系统。
Harness 项目 · 第 5 篇 / DeepSeek
DeepSeek Agent Harness：架构设计的优点与代价
从一次代码修复任务出发，分析 DeepSeek Harness 的插件组合、事件日志、工具执行与多 Agent 设计：它怎样降低扩展成本，又为什么增加调试、恢复和安全治理的难度。
Harness 项目 · 第 6 篇 / Hermes Agent
Hermes 架构设计：优点、代价与适用边界
从统一执行内核、上下文分层、Memory 与 Skills、Gateway 和执行隔离出发，分析 Hermes 为什么适合长期个人助手，以及经验污染、恢复语义和运维复杂度带来的代价。
Harness 项目 · 第 7 篇 / Pi
Pi 架构设计的优缺点：小内核，把复杂度留给谁？
从四个默认工具、分层运行时、会话树和扩展机制出发，分析 Pi 的架构收益与代价：它适合怎样的开发者，哪些生产责任仍需由集成方承担。
模型能力与接入 · 第 1 篇 / 模型观察
一次模型调用之后，究竟发生了什么？
从一张流程图看懂模型调用：请求如何进入服务，Prefill、Decode 与 KV Cache 如何协作，流式输出和工具调用又怎样组成完整任务。
模型能力与接入 · 第 2 篇 / 模型观察
OpenAI 与 Anthropic：模型与 Agent Runtime 的边界
用两组工具调用范例，讲清 OpenAI 与 Anthropic API 的区别，以及模型负责生成、工具负责执行、Runtime 负责持续推进任务的边界。
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