Tag: AI Agent

整理我在《RAG 2026：當向量搜尋遇上代理推理》報告中的核心觀點：為什麼純向量 RAG 會卡在上下文盲視、為什麼 2026 的方向是向量粗篩加代理精讀，以及企業該如何落地可驗證、可治理的混合架構。

根據 Anthropic《Harness design for long-running application development》整理：用生成-評估分工、外部評測與 QA 合約，提升長任務的可靠性與可控性。

根據 Anthropic《Effective harnesses for long-running agents》整理：用初始化代理（initializer）＋漸進式編碼代理（coding）＋特徵清單與端到端測試，讓代理能在多個 context window 間持續推進並保持乾淨狀態。

根據 Anthropic《Building Effective AI Agents》整理：從單一 Agent 到多 Agent 協作、常見架構模式、工作流設計，以及如何依控制需求、問題複雜度與資源選擇合適架構。