AI Agent 工程师的核心能力：从模型调用到可靠系统
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结合 Orca 实践，拆解 AI Agent 工程师真正要用到的工程能力：软件基础、模型边界、Context/RAG、工具治理、状态与 Loop、Harness、评估、安全和产品判断，并给出四个可落地的练习项目。
共 3 篇文章
Orca 又一轮 DeepSeek V4 适配复盘：重新理解 Agent Harness
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本文从 Orca 一次真实 DeepSeek V4 适配出发，解释 DeepSeek-native Coding Agent 为什么需要沿着 provider 行为、tool calling 语义和 agent runtime 一起调整。文章复盘 update_plan 布尔状态归一化、reasoning_content 工具回放、DeepSeek strict mode、update_goal、glob anyOf schema、max_tokens、空响应重试、工具数量上限、系统提示瘦身和 real API 探针。
Agent 从 Demo 到真实业务，差的不是模型，而是工程秩序
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这篇文章从真实 Agent 项目落地的常见问题出发，拆解为什么 Demo 能跑但一接业务就乱：RAG 检索不准、工具调用失控、上下文变长、失败无法兜底、成本不可控。文章给出一套从任务契约、工具治理、Verifier、状态管理到评估集的工程化处理方式。