一次 web_search 背后，模型、工具、会话日志与 Agent Loop 如何被动态装配？本文沿完整调用链拆解 DeepSeek Harness 的插件依赖、事件留痕与可逆副作用

Agent 想修改自己的工具、记忆与工作流，难点不只是会写代码，而是改动能否验证、回滚并隔离风险。本文拆解 DeepSeek Harness 如何把自我改进落到运行时工程

MCP 升级的重点不是字段变化，而是从有状态会话转向更适合扩容、鉴权和路由的 Agent 基础设施

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Agent 的自我学习多发生在模型外部，通过 Memory、Session 和 Skill 沉淀经验并在后续任务复用

Agent 系统不是一堆并列新词，而是运行底座、任务拓扑与执行循环逐层协作的操作系统式运行时

ADR 不是新概念。AI Agent 进入代码库后，它的价值被重新放大：代码库必须留下当初为什么这样做

GLM-5.2 把模型竞争拉回成本账，企业将用路由重新分配智能

Claude Tool Search 解决的不是一个小开关问题，而是 Agent 工具规模化后的上下文管理问题

开源模型正在从工程选型变成供应链决策，真正稀缺的可能是选择权。