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AI Agent 跑不稳不赖大模型 — 拆开开源代码看工程真相

AI Agent 好不好用，往往不是底层大模型说了算，而是外面那层'工程骨架'做得多扎实——业内叫 Harness。本周一篇拆解开源项目 MyCodeAgent 的技术长文，揭示'控制流怎么设计'这一环节的三道关键工程选择，以及被忽略的四个风险。读懂它，企业选 Agent 产品时就知道该问什么了。

AI 编程助手的提示词正从一段大字符串变成四层独立模块。这种'分层架构'被头部产品共同选择，也正在拉开领先者与跟风者的距离。

AI Agent 工程化正在分层：开源项目 MyCodeAgent 把'系统提示词'拆成身份、工具、项目、运行时、记忆五层独立模块，Cursor、Anthropic、Devin 等均有类似设计。关心 AI 落地的管理者值得留意。

本周一篇技术拆解把 AI Agent 的核心代码摊开：所谓'智能体'，本质是'读→想→做→看结果→再来'的循环，配上错误处理和状态管理。这件事值得关心，是因为我们花出去的每一分 AI 订阅费，买的到底是真智能还是一套工程把戏。

一位开发者用 1.4 万行 Python 写了一个不依赖 LangChain 的本地编程 Agent，把 CLI 入口、依赖组装、ReAct 主循环三层架构摊在源码里。我们认为这件事值得关心——AI 编程工具的'黑箱'正在被打开，企业评估和采购时多了一份参照。