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2026 40 篇

• 11-04 DeepSeek Super-agent 是什麼？拆解 Router 與 Worker 架構 Harness Engineering 16 分
• 10-12 System One 模型是什麼？從 Jev 看 AI Engineer 怎麼重新分配 LLM 的工作 Agentic System 15 分
• 10-11 BaaS for agent 怎麼設計？從 InsForge 和 Supabase 拆出三層骨架 Agentic System 16 分
• 10-10 PR 堆成山怎麼辦？Matt Pocock 談 agent 時代的 Code Review Harness Engineering 22 分
• 10-10 Supabase 怎麼讓 agent 看得懂、又可控制：一個為人設計的 Postgres 平台 Source Code 21 分
• 10-09 InsForge 03：agent 能直接打 API，為什麼還要多隔一層 Source Code 17 分
• 10-07 InsForge 02：當操作者是 agent，權限、錯誤與文件要怎麼重新設計 Source Code 14 分
• 10-06 InsForge 01：一個為 coding agent 設計的後端長什麼樣 Source Code 13 分
• 09-05 把 AI-Native SDLC 真的跑起來：實戰反饋 Agentic System 16 分
• 07-11 錯誤即體驗:Agent 系統最反直覺的錯誤哲學與三條信任邊界 Agentic System 12 分
• 07-11 互動模式在 API 設計那天就被鎖死:User-First Agent 的 Run 模型設計 Agentic System 12 分
• 07-11 Agent 系統是 I/O bound 特化系統:User-First Agent 為什麼選 TypeScript Agentic System 13 分
• 05-29 不訓練神經網路也能打出理論最高分：Heuristic Learning 的設計邏輯 Source Code 16 分
• 05-28 AgenticSystem 架構全景：四個類別、五個系統的設計選擇與取捨 System Design 28 分
• 05-28 NanoClaw 原始碼：Multi-Tenant Agent Hosting Platform 的設計邏輯 Source Code 26 分
• 05-22 Agent 要怎麼進化？六個系統的 Self-Improvement 機制比較 System Design 20 分
• 05-22 SOUL 設計決定了 Agent 是什麼：六個 Agentic System 的 system prompt 比較 System Design 20 分
• 05-20 LoRA 這件事你只需要搞清楚一次 LLMOps 9 分
• 05-16 K8s SRE Task Continuity Agent（一）：系統架構設計 System Design 11 分
• 05-16 K8s SRE Task Continuity Agent（二）：開發 Roadmap 與分工設計 System Design 10 分
• 05-16 K8s SRE Task Continuity Agent（三）：Testing 與 Observability 設計 System Design 10 分
• 05-15 Task Continuity，不是 Personal Memory：Claude Code 的 Session 設計 Source Code 14 分
• 05-14 Memory 01：誰決定什麼值得記——Agent 記憶的四種寫入模式 Source Code 11 分
• 05-14 Memory 02：記憶怎麼被找到——四種搜尋模式與 Write-Search 耦合 Source Code 13 分
• 05-14 Memory 03：Agent 記憶住在哪裡——Storage 選擇是部署假設 Source Code 7 分
• 05-14 Memory 04：怎麼判斷哪個記憶系統強——Benchmark 數字的陷阱 Source Code 6 分
• 05-14 Memory 05：記憶活多久——8 個系統的生命週期設計 Source Code 11 分
• 05-14 Memory 06：K8s SRE Agent 的記憶設計——真實場景的技術選型 Source Code 9 分
• 05-12 DeerFlow：從原始碼看 LangGraph 為 Agent 系統帶來了什麼，又留下了什麼 Source Code 20 分
• 05-12 你去睡覺，它在做研究：讀 Karpathy 的 AutoResearch Source Code 11 分
• 05-12 資料也可以 Autoresearch：Meta AutoData 的三層 Agent 迴圈 Source Code 10 分
• 05-12 你在用它，它也在學你：HuggingFace ml-intern 的 SFT Flywheel Source Code 13 分
• 05-12 1,039 個策略，一個晚上：當計算量打敗 Domain Knowledge Source Code 10 分
• 05-04 用 n8n 把 AI 嵌進工作流程：兩種節點，一個關鍵判斷 Agentic System 7 分
• 04-29 Claude Code：從 claw-code 的分析看一個 Coding Agent 的設計關心 Source Code 17 分
• 04-28 CrewAI：從原始碼看「角色扮演」怎麼成為架構決策 Source Code 23 分
• 04-27 hermes-agent vs OpenClaw：兩個 Agent 框架，同一批問題，不同的答案 Source Code 22 分
• 04-25 Hermes-agent：從原始碼看一個為 Production 設計的 Agent 系統 Source Code 13 分
• 04-25 OpenClaw：從原始碼看一個 Agent 平台的工程選擇 Source Code 21 分
• 04-23 打開原始碼才發現：三個 Agent 框架，三種截然不同的設計哲學 Source Code 21 分