AgentScope Java 2.0 正式发布，核心升级在于新增Harness工程化层，在保留轻量ReAct推理循环的同时，支持Workspace、持久记忆、Session等企业级能力。该版本延续多语言支持（Python/Java/TypeScript），新增Workspace抽象和OpenTelemetry观测能力，并通过分层架构实现从单机到分布式部署的无缝扩展。开发者可通过HarnessAg

文章摘要 近年来，Agent技术经历了从被动响应到自进化的四个发展阶段：早期ReAct架构的被动式Agent、结构化的工作流Agent、具备复杂规划能力的自主Agent，以及能够持续学习的自进化Agent。这些阶段并非替代关系，而是互补共存。技术演进体现在六个核心维度：Prompt从高耦合转向模块化加载；Planning从简单思维链发展为复杂任务拆解；Memory从短期缓存变为长期知识库；Tool

Agent 的评测确实是一个既复杂又充满挑战的领域。它不像传统软件测试那样有绝对的非黑即白，更多的是在不确定性中寻找确定性的过程。从 Benchmark 的设计、Ground Truth 的构建，到多维度指标的拆解，再到通过多次 Trial 来对抗模型的不稳定性，每一步都需要我们结合具体的业务场景去权衡和取舍。在实际落地中，大家可能会遇到各种各样的 “坑”，比如成本太高跑不动、LLM Judge

AgentScope Java Builder 环境配置与使用指南 摘要：本文档详细介绍了AgentScope Java Builder项目的环境要求、配置方法和使用流程。主要内容包括：1) 环境要求（JDK 17+、Maven 3.8+等）；2) 环境变量设置；3) 项目编译步骤；4) 启动方法和验证方式；5) 演示用户登录信息；6) 两个常见问题的解决方案；7) 数据存储位置说明；8) 常用操

本文探讨了如何利用OpenSearch的KNN功能为AI Agent构建长期记忆系统。OpenSearch通过融合KNN向量检索和BM25关键词检索，在搜索引擎和向量数据库之间找到平衡点。文章详细解析了OpenSearch KNN的发展阶段和配置方法，重点介绍了Index Mapping设计，包括关键字段如user_id、category、memory_vector等的设置。同时提供了Python

本文基于ReActAgent.java源码分析Agent Loop执行流程，分为三大模块： 架构分层：Core层（ReActAgent）提供基础原子能力如循环控制、工具执行、权限管理；Harness层（HarnessAgent）通过13个中间件增强稳定性与分布式能力。 核心循环： 推理阶段：检查迭代次数→构建提示词→流式调用LLM→决策下一步动作 执行阶段：提取待调用工具→权限校验（支持HITL确

传统提示词开发让你和AI处在一种模糊的、不断讨价还价的关系中。你负责定义“对”是什么，AI负责把“对”做出来。在AI可以写代码的时代，“写代码”本身不再稀缺。稀缺的是“知道该写什么代码”。规范就是那个“知道”的显式表达。这也许就是AI编程工具的下一个演进方向——不是更强的模型、更快的补全，而是更好的协作协议。OpenSpec。

本文探讨了如何利用OpenSearch的KNN功能为AI Agent构建长期记忆系统。OpenSearch通过融合KNN向量检索和BM25关键词检索，在搜索引擎和向量数据库之间找到平衡点。文章详细解析了OpenSearch KNN的发展阶段和配置方法，重点介绍了Index Mapping设计，包括关键字段如user_id、category、memory_vector等的设置。同时提供了Python

摘要 本文介绍了如何在国内网络环境下通过Codex++代理运行Codex桌面版和CLI工具。Codex++作为本地代理，可将Codex请求转发至可访问的AI服务（如DeepSeek），并转换协议格式。安装步骤包括：1）下载安装Codex桌面版；2）安装配置Codex++代理，设置API地址和密钥；3）修改Codex配置文件指向本地代理；4）可选安装CLI版本。文章还提供了进阶配置、常用命令和常见问

本文探讨了如何利用OpenSearch的KNN功能为AI Agent构建长期记忆系统。OpenSearch通过融合KNN向量检索和BM25关键词检索，在搜索引擎和向量数据库之间找到平衡点。文章详细解析了OpenSearch KNN的发展阶段和配置方法，重点介绍了Index Mapping设计，包括关键字段如user_id、category、memory_vector等的设置。同时提供了Python