架构设计

DeepSeek Harness 提出一切皆插件的Agent构建新范式，模型适配器、工具、循环调度等全部可插拔，以日志为唯一真相源实现极致透明，彻底改变Agent效果调优与成本优化的工程实践。

DeepSeek Harness 是 DeepSeek 官方出品的可组合插件运行时 Agent 框架。本文结合源码与官方教程，从零上手跑通从第一个插件到真实编码 Agent 的完整链路，详解插件、服务、事件、HMR 与 Capability Seam 架构，并与 Claude Code、Codex、AgentScope 对比。

Agent Skill 迭代式编写实战，系统梳理 Agent Skills 从概念理解到迭代编写的完整实践路径，涵盖三层渐进式加载架构、决策树设计、负向约束替代方案、自查机制与外部 eval 验证等核心方法论，附 skill-creator 与 skill-judge 工具实践，帮助团队将隐性专家经验沉淀为可验证的 AI 知识资产。

淘宝主播Agent的Harness工程实战，深入解析主播场景下Agent的上下文工程、安全防护、DAG规划、记忆系统等八大工程实践，构建高可靠直播AI系统。

全面讲解百万级QPS秒杀系统架构设计：覆盖CDN网关限流、Redis预扣库存、Kafka异步下单、MySQL分库分表、超卖防护与幂等、监控告警、容灾降级与压测容量规划，附参数配置速查与面试题，完整高并发系统设计方案。

围绕「Agent = LLM + 上下文 + 工具」核心公式，系统解析AI Agent设计原理与工程实践，涵盖上下文工程、记忆系统、工具调用、Coding Agent、多模态交互与多Agent协作等10大领域，配套28个可运行项目源码开源。

面向QwenPaw Agent长会话上下文腐蚀问题，介绍PawGit会话状态版本管理插件，涵盖Snapshot快照、Timeline时间线、Rewind回滚、GC清理、Memory Rewind记忆回滚与Reset重置，通过影子Git仓库为Agent提供可恢复的第三种选择。

深度解析QwenPaw 2.0 Driver层设计，将MCP/A2A/ACP等异构外部协议抽象为统一的、协议无关的资源模型，实现Agent系统对外部能力的可声明、可调用、可治理，覆盖Card与Handler分离架构、ABAC访问策略、凭证四层解耦与端到端调用流程。

基于QwenPaw 2.0源码，深度解析从god method到OS式分层架构的升级历程，涵盖8阶段hook编排引擎、AgentMode行为包、拓扑排序HookRegistry、@api_action三路自动生成与全链路实战，Runtime零侵入扩展的架构升级指南。

基于OpenAI、Anthropic、Google DeepMind三大实验室最新研究，系统拆解Single-Agent与Multi-Agent六种设计模式，从ReAct到Supervisor，覆盖2026年开源项目全景与生产用例决策框架，给出精确架构匹配的实战指南。