从单次模型调用到生产级智能体：规划、并行、记忆、验证与预算

Building an Advanced Agentic Harness

这篇文章把最简陋的智能体循环一步步改造成能上生产线的系统。作者用“比较城市”这个任务做例子，先给工具加上 Pydantic 类型校验，防止模型瞎编参数；接着用有向无环图做计划，让九个互不依赖的查询能同时跑，速度直接拉满。上下文窗口容易塞满垃圾，所以搞了分层记忆，还加了检索预算来控制成本。输出质量靠的是把提示词拆成规划者、执行者和批评者三个角色，再叠上一...

推荐理由：这篇把最简陋的智能体循环一步步拆开重装，讲的是怎么让它真能上生产线。我会先打个折：作者不是一线大厂，但内容扎实。亮点在于每个改造点都给了可落地的方案，比如用 Pydantic 卡死工具参数格式，防止模型自己编造；用有向无环图把九个互不依赖的城市查询并行跑，速度直接拉满。上下文窗口容易塞满垃圾，它搞了分层记忆还设了检索预算，成本控制有数。输出质量靠的是把提示词拆成规划、执行、批评三个角色，再加一层验证。正文没披露这套东西在复杂真实场景下的失败案例和长期维护成本，这点先别太激动。