2026/06/11
用 AI 做了一个月 Agent 产品后，我得到的失败经验
一个月 AI 辅助 Agent 产品开发后，真正暴露的问题不是 AI 不会写代码，而是产品闭环、状态模型、可恢复性、工作流 gate 和 demo path 没有足够早地成为最高优先级。
文章
文章：作为长期产品思考证据
这里收录产品复盘、架构调研和 Agent 产品思考，作为项目证据之外的长期判断力展示。
14 篇文章
2026/06/11
做 Agent 产品，不要先写页面：状态模型、工作流和可恢复性更重要
Agent 产品的页面不是静态信息展示。真正应该先定义的是任务语义、状态模型、API contract、event reducer 和可恢复性，否则 UI 会被状态复杂度反噬。
2026/06/09
多 Agent 并行的产品边界：从默认并行到受控并行
多 Agent 协作没有消失，但默认并行的产品叙事正在退潮。真正有价值的不是启动更多 Agent，而是在任务隔离、上下文治理、权限控制和结果验证之上实现受控并行。
2026/06/08
复杂度，软件的死敌：AI 时代更需要工程克制
AI 会放大软件产出速度，也会放大局部合理性积累出的复杂度。真正成熟的产品判断，是把复杂度当成预算，并让每一份复杂度换来可感知的用户价值。
2026/06/08
AI 时代真正稀缺的不是执行力，而是判断力
当 AI 大幅提升代码、文档、设计和执行速度后，产品瓶颈会从谁来做，转向谁来定义问题、控制复杂度、审查结果和承担交付责任。
2026/06/08
Agent Skills：从上下文包到可执行工作流
以 Codex 与 Claude 的 Agent Skills 为例，分析 Skill 如何通过 progressive disclosure 把组织经验、工作流、脚本和验收标准打包成可复用上下文资产。
2026/06/08
Agent 抽象模型比较：从 OpenHands 出发的思考
以 OpenHands 的 Action / Observation 模型为基准，比较 ReAct、LangGraph、AutoGen、Claude Code、smolagents 和 SWE-agent 的抽象边界与产品取舍。
2026/06/08
Agent 启发面：让用户知道如何使用 AI
把原先的 AI 认知代偿收敛为 Plato 的启发面：帮助用户发现 AI 能做什么、如何描述任务、如何生成任务包，并把成功经验沉淀为 Playbook。
2026/06/08
Codex 的上下文治理工程：从 Agent Loop 到可观测性
从 Codex 的 Agent Loop、AGENTS.md、Skills、Sandbox、Approvals、Hooks 和 Compaction，看代码 Agent 如何治理每一轮模型应该看到的上下文。
2026/06/08
OpenHands 系统性架构解剖：从 Agent Core 到沙箱编排
拆解 OpenHands 从 SDK、Agent Server、App Server 到 Sandbox、EventStream、Condenser 和存储层的系统设计，并提炼可复刻 Agent 产品的架构取舍。
2026/06/07
Agent 上下文渲染的缓存优化：为什么 Task Context 不能每轮全量重写
从 Task Context 到 LLM input 的最后一步，必须同时考虑上下文治理、工具调用顺序、prompt cache 命中率、prefill latency 和审计边界。
2026/06/07
主流 Agent 应用对 LLM Provider 集成现状调研（2026）
主流 Agent 产品已经普遍完成多模型接入，但真正的竞争点正在从 Provider 数量转向文件层、Capability、Citation、Usage 和 Tool Calling 差异治理。
2026/06/07
Hermes Agent 架构与上下文治理调研
从 Hermes 的 Prompt Assembly、Context Engine、Context Compressor、Memory Provider 和 Session Search，看 Agent 上下文治理如何从摘要策略演进为可审计的系统能力。
2026/06/07
Task Context：Execution Agent 的上下文治理契约
把 Execution Agent 的上下文治理从 prompt 压缩问题，重新定义为结构化任务状态、执行权限、证据视图和可审计决策契约。