随着 MCP 等工具协议的普及，Agent 的工具库规模快速膨胀。本文对比 Anthropic、OpenAI 的 Tool Search 方案与开源 SDK 的客户端实现，讨论如何管理大规模工具集、实现动态发现，以及如何避免供应商锁定。

这篇先从最小 SSE Chatbot 开始，明确显示层与业务层的基本实现，再逐步过渡到文件系统与沙箱架构。

本文将深入探讨云上Agent的架构设计，分析其核心组件和功能，以及如何实现高效的Agent系统。

探讨 AI Native 组织的三点直觉：组织即灵魂、网络式共振、商业化是真实世界的 RLHF，以及组织环境本身作为 RL Environment 的思考。

AI 辅助开发改变了软件工程的瓶颈，编码不再是瓶颈，理解和架构才是。本文分享如何通过 Spec 文档驱动、约束前置、早期重构等方法保持项目一致性。

探讨 AI Agent 产品中特有的"软件腐化"现象——智能层面的劣化,以及如何通过组织设计和流程机制来对抗它。

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深入分析Anthropic的Programmatic Tool Calling(PTC)技术，探讨有状态API的环境状态设计理念，以及端到端数据积累对AI Agent发展的价值

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探讨如何构建可扩展的云原生Coding Agent系统，分析Agentic Workflow设计理念，介绍基于MCP协议的Agent架构设计考量