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    <title>Architecture on 熊鑫伟（cubxxw）的简体中文博客 🇨🇳</title>
    <link>https://cubxxw.com/zh/tags/architecture/</link>
    <description>AI Builder、开源贡献者、数字游民的技术博客：Kubernetes、Go、AI 开源项目与成长思考。</description>
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      <title>熊鑫伟（cubxxw）的简体中文博客 🇨🇳</title>
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      <title>拆解 open-lovable：一个不靠 Agent 框架、直接驯服裸 API 的应用生成器</title>
      <link>https://cubxxw.com/zh/ai-technology/posts/dissecting-open-lovable/</link>
      <pubDate>Mon, 29 Jun 2026 09:30:00 +0800</pubDate>
      <atom:updated>Mon, 29 Jun 2026 23:33:51 +0800</atom:updated>
      <dc:creator>熊鑫伟 (Xinwei Xiong)</dc:creator>
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      <description>把 firecrawl/open-lovable（27k★，输入一个网址几秒重建成 React 应用）从产品到代码彻底拆开。它最有意思的地方不是「能生成代码」，而是它不用任何 Agent 框架、不用 Claude Agent SDK、不用原生 tool-calling，而是在裸 LLM API 之上手搓了一整套 harness：文本 DSL 协议、流式正则解析、截断检测与补全、手工上下文编排，再配一套可切换的云端沙箱（E2B / Vercel Sandbox）。这是一份「直接驯服原始 API」的工程范本拆解。
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      <category domain="category">AI &amp; Technology</category>
      <category domain="tag">AI</category>
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      <title>从零设计一个生产级 AI Agent 系统：Relay 求职 Agent 的架构全解</title>
      <link>https://cubxxw.com/zh/ai-technology/posts/relay-agent-architecture-design/</link>
      <pubDate>Wed, 24 Jun 2026 10:00:00 +0800</pubDate>
      <atom:updated>Wed, 24 Jun 2026 14:18:19 +0800</atom:updated>
      <dc:creator>熊鑫伟 (Xinwei Xiong)</dc:creator>
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      <description>这篇文章以 Relay 开源求职 Agent 项目为案例，完整拆解一个生产级多 Agent 系统从架构设计到落地的每一个关键决策：为什么把单 Agent 拆成 5 个、如何用 LangGraph 实现 HITL 检查点、三层 LLM 路由如何精算成本、反虚构防卫如何运行时验证、混合后端（Hono/Bun + FastAPI/Python）如何优雅解耦。无论你是在搭建第一个 Agent PoC 还是推进生产落地，这里都有可以拿走的设计模式。
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      <category domain="category">AI &amp; Technology</category>
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      <media:content url="https://cubxxw.com/images/blog/relay-agent-architecture.webp" medium="image"><media:description>展示 Relay 求职 Agent 系统五层架构的技术图解：用户层、API 编排层、Agent 执行层、共享服务层、数据与集成层</media:description></media:content>
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      <title>Agent Engineering 全景地图：那 98.4% 的工程量到底在哪里</title>
      <link>https://cubxxw.com/zh/ai-technology/posts/agent-engineering-the-98-percent-harness/</link>
      <pubDate>Wed, 17 Jun 2026 09:30:00 +0800</pubDate>
      <atom:updated>Wed, 24 Jun 2026 14:18:30 +0800</atom:updated>
      <dc:creator>熊鑫伟 (Xinwei Xiong)</dc:creator>
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      <description>一篇把 Agent Engineering 当成一门学科来拆的全景地图。从 Claude Code 那个广为流传的「1.6% 是 AI 决策、98.4% 是基础设施」说起，沿着八大支柱——编排、上下文、记忆、工具、可靠性、评估、成本、治理——逐根讲清每一块填补的缺口、最小实现与失效边界，并融合 Anthropic、OpenAI、Cognition、Manus、Temporal 在 2025 至 2026 年的一线工程实践，最后落到一句话：模型是买来的，harness 是你造的，工程杠杆全在那 98.4%。
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      <category domain="category">AI &amp; Technology</category>
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      <media:content url="https://cubxxw.com/images/blog/agent-engineering-harness.webp" medium="image"><media:description>一张技术示意图，中心是一个小小的 agent loop，外面一圈一圈包裹着编排、上下文、记忆、工具、可靠性、评估、成本、治理八根支柱</media:description></media:content>
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