CK·黄@终身学习

bash ckhuang@macbookpro:~$ 当我们谈论 Agent 评测时，究竟在评测什么？如果连“失败原因”都无法追溯，所谓的“胜率”不过是碰运气的数字游戏。今天，我们拆解 DeepSeek Harness，看看如何用工程化的手段，把 Agent 评测从“玄学”变成“科学”。 [Read More]

bash ckhuang@macbookpro:~$ 真正值得沉淀的不是某一次 Agent 对话，而是那套能被复现、验证、协作迭代的工作流。OpenAgentPack 的价值，正是把云端 Agent 从“控制台资产”变成“工程资产”。 [Read More]

bash ckhuang@macbookpro:~$ 真正的 AIOps 不是给告警套一层大模型外壳，而是先把“看得见、管得住、能执行”的工程底座打牢，再让 AI 接管高频、标准化、可验证的运维闭环。 [Read More]

bash ckhuang@macbookpro:~$ Loop Engineering 没有死，它只是从“单个 Agent 自己转圈”升级到了“多个节点按规则协作”。真正的问题不是要不要画图，而是你的 AI 系统是否已经复杂到必须被拆分、观测、验证和恢复。 [Read More]

bash ckhuang@macbookpro:~$ 我们现在用的大多数 Agent，本质上就像是拥有超强短期记忆却患有重度“失忆症”的天才。每天教会它的最佳实践，只要上下文一清空，第二天照样原地踩坑。如何让 Agent 自己把错误沉淀成技能包，实现真正的“自我进化”？今天我们就来扒一扒这层皮。 [Read More]