01
AGENT ENGINEERING
Agent 工程
Harness 设计、工具编排、多智能体系统——模型之外那 98% 的工程量到底在哪里。
Agent 工程专栏
AI Agent · 一线构建笔记
与智能体 一起构建
这里是熊鑫伟（cubxxw）的 AI Agent 一线构建笔记：记录如何把大模型从聊天框带进生产系统。内容围绕三个方向展开——Agent 工程、上下文工程与生成式引擎优化（GEO），全部来自真实项目的构建、踩坑与复盘。
02
CONTEXT ENGINEERING
上下文工程
Context、记忆、RAG 与检索——决定 Agent 智力上限的不是模型，而是它能看到什么。
从这一篇开始03
GEO
生成式引擎优化
当搜索从「给链接」变成「给答案」，内容的可见性由被 AI 引用的概率决定。
GEO 连载专栏
最新信号
Agent 不是一种产品：十套系统如何重新分配控制权、状态、身份与副作用
基于十篇个案，以控制权、状态、执行身体、强制层和产品表面五个所有权问题，推导 bounded function、workflow、harness、event platform、gateway/computer 与 vertical organization 六种形态，并给出副作用宪法、五层停止协议和选型树。
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01 / 06
Agent 系统设计解剖十套真实系统，一篇控制权聚合从 Claude Code、Pi、Codex、Manus、n8n、OpenClaw、TaxHacker、OpenMontage、TradingAgents 到 OpenHands，逐篇冻结版本、 …
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02 / 06
Agent 工程从上下文地基到生产级系统的五篇五篇彼此咬合的长文：上下文工程的地基、Agent 工程的全景地图、一个不用框架的应用生成器拆解、一个生产级求职 Agent 的架构全解，以及关于 Agent 自我的哲学思辨。合起来读，是一条从原理到落 …
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03 / 06
超级个体的装备栈你的装备，同时也在武装你的对手一个五篇的专栏：几乎所有「AI 时代超级个体装备清单」都在回答同一个问题——怎么做得更快。但当每个人的速度都被同一批模型抬高，快就不再是优势。这个专栏用一个更冷的标准重新给装备分层：这层的进步，是只帮 …
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04 / 06
从信息到创作AI 时代，我把笔记拆成了四种东西一个连载中的专栏：大多数人把「信息、记录、知识、创作」当成同一件事，于是笔记越记越多，人却没有变。这个专栏把它们拆成四道工序——信息负责采集与降噪，记录是转化率最高的半成品，知识是可复用的能力沉淀，创 …
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05 / 06
2026 AI 上半场观察以及下半场预测五篇：从上半场真实发生的事，推下半场会发生的事一个五篇的观察 + 预测专栏。我把 2026 上半场 AI Agent 领域真实发生的事拆开来看——信息自动化的能力边界、交互范式从"你提示它"到"它提示你"的迁移、开源模型的成本坍塌、 …
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06 / 06
GEO 生成式引擎优化当搜索从给链接变成给答案一个连载中的专栏：当 AI 搜索引擎直接给出答案而非链接，内容创作者的可见性规则被彻底改写。这个专栏系统拆解 GEO（Generative Engine Optimization）——从原理、测量到落 …
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73常见问题
什么是 Agent 工程（Agent Engineering）？
Agent 工程是构建生产级 AI Agent 系统的工程学科。模型能力只占很小一部分，绝大多数工程量在 Harness（执行框架）、工具编排、上下文管理、记忆系统与评估体系上。本栏目的《Agent Engineering 全景地图》系统拆解了这些工程层次。
上下文工程（Context Engineering）和提示词工程有什么区别？
提示词工程优化的是单条指令的措辞；上下文工程管理的是模型在整个会话中能看到的全部信息——检索结果、记忆、工具输出、历史压缩。随着 Agent 长时运行成为常态，上下文工程正在取代提示词工程，成为 AI 应用的新地基。
什么是 GEO（生成式引擎优化）？
GEO（Generative Engine Optimization）是让内容更容易被 ChatGPT Search、Perplexity 等 AI 搜索引擎检索并引用的优化方法。与追求点击排名的传统 SEO 不同，GEO 优化的是「被 AI 引用的概率」。本栏目有六篇连载，从原理、结构化实战到度量工具完整拆解 GEO。
这个栏目的内容基于什么经验？
全部来自作者熊鑫伟（cubxxw）构建 AI 产品的一线实践——开源项目、Agent 系统的生产落地、本博客自身 GEO 改造的实测数据，而非二手转述。文章按连载系列组织，可从任一系列的第一篇进入。