Agent Skills：复杂Agent系统中的能力组织范式 随着Agent系统复杂度提升，如何高效组织和管理多工具调用成为关键问题。Agent Skills应运而生，它是一种模块化封装和按需暴露能力的工程范式。区别于原子级的工具（Tool），Skills通过对底层能力的组合和调度逻辑进行抽象，使模型能在更小的决策空间中运作，显著提升系统稳定性。 与侧重通信协议的MCP不同，Skills专注于能力

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AI工程范式的演进：从Prompt到Harness的转变 随着AI应用复杂度提升，工程范式经历了三次关键迁移：Prompt Engineering通过优化提问方式引导模型输出；Context Engineering在复杂任务中确保模型获取正确信息；Harness Engineering则通过系统化控制解决执行稳定性问题，包含上下文控制、工具系统、执行编排等六层结构。领先企业如Anthropic和O

近期人工智能领域迎来了一位备受瞩目的新星——Manus。Manus 能够独立执行复杂的现实任务，无需人工干预。由于限制原因大部分人无法体验实际效果，但仅过一天 OpenManus 横空出世，让大家能够本地部署并体验 Manus 相同的能力。OpenManus 是一个开源项目，旨在帮助用户通过简单配置在本地运行智能体，实现各种创意想法。它由 MetaGPT 社区的成员在短短 3 小时内开发完成，展示

2023年11月29日，在中国国际供应链促进博览会上，中信农业科技股份有限公司（简称“中信农业”）与深圳开鸿数字产业发展有限公司（简称“深开鸿”）以及华为技术有限公司（简称“华为”）联合发布了国内首个自主可控的农业开源鸿蒙操作系统。

AI工程范式的演进：从Prompt到Harness的转变 随着AI应用复杂度提升，工程范式经历了三次关键迁移：Prompt Engineering通过优化提问方式引导模型输出；Context Engineering在复杂任务中确保模型获取正确信息；Harness Engineering则通过系统化控制解决执行稳定性问题，包含上下文控制、工具系统、执行编排等六层结构。领先企业如Anthropic和O

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