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后记 · 术语表 · 项目索引 · 参考文献

关于索引。 本书不做传统的主题索引,用三张表替代:A 的术语表(按词查它在哪一章定义)、B 的项目索引(按项目查它在哪几章提供了证据)、以及前言《如果你已经有一个,想找问题》的症状查表(按你遇到的现象查该读哪一章)。要按概念找内容,从这三张表进。


全书统一用词。首次出现处负责定义,此处汇总。中文译名优先,英文原名附后。

中文 英文 定义 定义章节
执行框架 harness agent 系统里除模型之外的一切:代码、配置、执行逻辑、工具链、沙箱、上下文管理、恢复机制、安全边界 第 1 章 §1.1
代理循环 agent loop 一段管一次运行内部控制流的进程内代码:调模型 → 解析工具调用 → 执行 → 回填 → 判断是否继续 第 2 章 §2.1
会话运行时 session runtime 承载循环的环境,管循环管不到的一切:调度、持久化、恢复、事件分发、输入通道、隔离 第 2 章 §2.1、第 14 章
运行载体 无固定英文原名 agent 循环实际跑在什么东西里,分 A/B/C 三档(A 常驻进程内 Map<sessionId, ManagedSession> / B serverless 实体——每会话一个对象、平台管唤醒 / C 每会话一个沙箱容器或 microVM——只带最小设备模型的轻量虚拟机、控制面调度)。本书不使用「执行载体」这个说法——同一指称两个名字,读者会以为是两档不同的东西 第 14 章 §14.2.6
窄接口 narrow interface 循环只通过一组回调或注入函数依赖外部系统(John Ousterhout, A Philosophy of Software Design, 2018, ch.4「Modules Should Be Deep」) 第 2 章 §2.2.2
前缀匹配 prefix matching 缓存按请求前缀逐字节匹配;前缀里任何一个字节变了,其后全部作废 第 6 章 §6.1
断点 cache breakpoint 显式断点派 API 中标记缓存位置的标记 第 6 章 §6.2.1
插话 / 排队 steer / queue 用户在 agent 运行中输入的两种语义:下一个 turn 边界注入 / 等 run 结束再注入 第 4 章 §4.1
渐进披露 progressive disclosure 只把索引放进上下文,详细内容按需加载 第 3 章 §3.2.3
裁剪 prune 确定性地清空旧工具输出的正文,保留调用记录 第 8 章 §8.2.2
压缩 compaction 用模型把一段历史摘要成较短的表示 第 8 章 §8.2.3
真相源 / 读模型 source of truth / read model 完整、权威的记录 / 从权威记录派生、允许丢失部分信息且能够重建的查询结果 第 8 章 §8.1(第 14 章 §14.2.1 用同一对概念组织存储)
上下文腐烂 context rot 随上下文变长,模型对窗口内信息的召回准确率下降 第 8 章 §8.1、第 9 章 §9.1.1
事件溯源 event sourcing 只追加的事件日志是真相源,表是可重建的读模型(Martin Fowler,《Event Sourcing》, 2005) 第 14 章 §14.2.1
预写日志 WAL, Write-Ahead Log 先写日志再执行副作用 第 14 章 §14.2.2
先写意图记录,再执行副作用 The effect sandwich 先把即将执行的操作及其 id 写进日志,执行完成后再记录结果(pi-mono 设计文档 pi-mono/packages/agent/docs/harness.md:129-137 的原名为 The effect sandwich) 第 14 章 §14.2.2
围栏 fencing 用所有者标识拒绝旧执行体的写入 第 14 章 §14.2.7
上下文隔离 isolate 把子任务放进独立上下文,只让摘要回到主上下文 第 12 章 §12.4
三项高风险能力 lethal trifecta Simon Willison 对以下情况的称呼:系统同时能够访问私有数据、接触不可信内容并对外通信,此时攻击者具备完成攻击所需的条件(2025-06-16) 第 11 章 §11.1.2
标签封装与实体转义 无固定英文原名 把第三方文本放进带标签的块并做实体转义(与第 9、10 章说的「按预算选条目」不是一回事) 第 11 章 §11.2.1
混淆代理 confused deputy 高权限服务替低权限调用方执行了后者本无权做的操作 第 15 章 §15.2.1
行级安全 RLS, Row-Level Security 数据库层强制的按行访问控制 第 15 章 §15.2.1
死循环 doom loop 模型反复做同一个无效动作 第 5 章 §5.2.3
试次 trial 对一个评测任务的一次尝试 第 17 章 §17.2.1
结果 outcome 试次结束时环境的最终状态(区别于轨迹里的自述) 第 17 章 §17.2.1
评分器 grader 给 agent 表现的某个方面打分的逻辑 第 17 章 §17.2.1
必要多样性定律 Law of Requisite Variety 调节器的多样性必须不小于被调节系统的多样性(W. Ross Ashby, An Introduction to Cybernetics, 1956) 第 1 章 §1.3
数据处理不等式 Data Processing Inequality 信息经过任何处理与转发只会丢失,不会增加 第 12 章 §12.2.1

本书不为已有机制另造术语。 上表优先采用源码、规范或论文中的原名;中文没有稳定译法时,先用完整句子解释动作,再给出原文名称。「标签封装与实体转义」直接描述两项操作:把第三方文本放进带标签的块,并对其中的标记字符做实体转义,定义见第 11 章 §11.2.1。


调研池 28 个,正文实际引用 23 个,按被引章数排列。未引用的 5 个见前言。

项目 章数 主要贡献的证据
opencode 10 终止判定、错误归一化与重试、doom loop、权限规则引擎与 arity、edit 九级匹配级联、prune 的七项检查、inbox 双序号、事件溯源与围栏
pi-mono 9 循环内核与 9 回调、StreamFn 契约、工具错误统一出口、事件序与消息序、steer/followUp 双队列、压缩切点与缓存隔离、WAL 与合法前缀测试、12 种损坏原因
Claude Code 7 system prompt 分段注册与显式豁免、条件从句换缓存、恢复链分层、日期记忆化、beta 头锁存、缓存穿透归因、消息排队、记忆的相对陈旧度标注(均为公开文档与公开行为观察,不是源码引用)
openclaw 8 缓存边界标记、枚举顺序稳定化、时间放在每轮可变内容中、记忆写入的三项条件与单次最多删除或覆盖 25% 旧条目的限制、写入持久化存储的软阈值、不可信内容的随机边界标记与同形字折叠、云端所有权边界
codebuff 7 DI 契约与部署搬迁、终止公式、孤儿 tool_call 剔除点、ripgrep 方法与隐藏目录、code-map
MiMo-Code 7 工具描述按模型分化(含相反指导)、滚动双缓冲、截断后保留完整结果读取入口、checkpoint 重建与按需召回、载体适配器
Roomote 7 超时推导而非硬编码、孤儿扫描、不可信文本的标签封装、实体转义与降权规则、task/run 分离、三处状态核对
goose 7 四类缓存语义与安全默认、前缀不变性测试(含反空转断言与种子回归用例)、一次性调用关缓存、展开式循环
kilocode 6 缓存语义白名单、缓存断点的排列方式及其成本、按模型的失败模式 workaround、kilo-indexing 的语义检索流程与默认关闭、记忆让位于当前指令的声明、沙箱缺 Windows 实现
kimi-code 6 AGENTS.md 完整降权声明、插件指令同构模板、分档提醒、工具调用配对错误的统一识别(400/422)、已关闭的 micro compaction
codex 6 三平台沙箱与 deny default、网络策略独立、拒绝识别的诚实边界、世界状态差分、前缀稳定性测试、exec-server 端到端加密
oh-my-pi 6 空闲期冲洗、TTL 取值反转、失效检测三条件、prompt 压缩的 token 存活校验
hermes-agent 5 一会话一构建、日期降级到天及其与正确性的张力、记忆快照冻结与保留式截断
cindy 4 缓存命中率的计算口径、prompt 变更的 PR 阻塞性检查、记忆写入判断标准(描述为空即抛错)、审查子任务的三段标签封装与实体转义
craft-agents-oss 4 midStreamBehavior 与两条不变量、乐观状态对账、静态/易变二分
aider 3 心跳保温、few-shot 按模型开关
buzz 3 分类超时、工作目录不是沙箱、关停 drain 的已知缺陷
cloudflare-os 3 Durable Object 载体、streamGeneration 世代号、显式声明不支持插话
grok-build 3 薄 system prompt + user message 快照、注入转义、记忆排序的指数衰减与常青来源豁免
OpenMinis 3 JSON 键序归一化、保温管理器、事故档案注释
cline 2 variant 注册表与快照测试、检索的 ripgrep 探测与纯正则退回
crush 2 静态前动态后
prime-agent 1 用户目标的标签封装与实体转义:三字符转义 + <untrusted_objective> 块 + 一句降权声明

「章数」的口径。 只统计在正文中直接承担论证的项目引用,不计普查名单中的点名和仅用于交叉说明的项目。fork 路径里的实现计入实际核对的 fork 项目,不重复计给上游项目。前言《涉及的项目》采用同一口径;本表于 2026-08-18 逐项重数。


正文用短名,完整题名以本表为准。

论文与著作按正文首现时使用的编号、题名、作者和版本列出;无法确认正式题名的条目会明确标注,不用简称冒充正式书目信息。

编号 标题 用在
无编号 Agent Harness Engineering: A Survey(Li et al., 2026,ETCLOVG 七层)。确无 arXiv 编号,TMLR 双盲在审、尚未通过同行评审 [核实于 2026-08-18]。两个可查证入口:作者项目页 https://picrew.github.io/LLM-Harness/(给出去匿名的 17 人作者名单,第一作者 Junjie Li)与 OpenReview https://openreview.net/forum?id=eONq7FdiHa(对匿名访问设人机验证,本书未直接取到页面)。不要与 arXiv:2605.29682 混为一谈,那是另一篇 第 1 章
arXiv:2603.28052 Meta-Harness: End-to-End Optimization of Model Harnesses(Lee 等,v1 2026-03-30) 第 1、17 章
arXiv:2604.25850 Agentic Harness Engineering: Observability-Driven Automatic Evolution of Coding-Agent Harnesses(AHE,Lin 等,v4 2026-05-18) 第 1、7、9、17 章
arXiv:2601.11868 Terminal-Bench: Benchmarking Agents on Hard, Realistic Tasks in Command Line Interfaces(Merrill、Shaw 等,2026-01-17;本书引的是 2.0 版基准) 第 1、17 章
W. Ross Ashby, An Introduction to Cybernetics, 1956 第 1 章
Roger C. Conant & W. Ross Ashby, Every Good Regulator of a System Must Be a Model of That System, International Journal of Systems Science, 1970 第 1 章
arXiv:2307.03172 Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts(Nelson F. Liu 等,TACL 2024) 第 8 章
arXiv:2410.10813 LongMemEval: Benchmarking Chat Assistants on Long-Term Interactive Memory(Di Wu 等) 第 9 章
arXiv:2511.03506 HaluMem: Evaluating Hallucinations in Memory Systems of Agents(Ding Chen、Simin Niu 等,v3 2026-01-05) 第 9 章
arXiv:2510.01353 MemTrack: Evaluating Long-Term Memory and State Tracking in Multi-Platform Dynamic Agent Environments(Darshan Deshpande 等,Patronus AI,2025-10-01,NeurIPS 2025 Workshop SEA) 第 9 章
arXiv:2604.11364 The Missing Knowledge Layer in Cognitive Architectures for AI Agents(Michaël Roynard,2026-04-13) 第 9 章
arXiv:2501.13956 Zep: A Temporal Knowledge Graph Architecture for Agent Memory(Preston Rasmussen 等,2025-01-20) 第 9 章
arXiv:2504.19413 Mem0: Building Production-Ready AI Agents with Scalable Long-Term Memory(Prateek Chhikara 等,2025-04-28) 第 9 章
arXiv:2512.12818 Hindsight is 20/20: Building Agent Memory that Retains, Recalls, and Reflects(Latimer 等,2025-12-14) 第 9 章
arXiv:2603.03296 PlugMem: A Task-Agnostic Plugin Memory Module for LLM Agents(Ke Yang 等,2026-02-06) 第 9 章
arXiv:2603.00026 ActMem: Bridging the Gap Between Memory Retrieval and Reasoning in LLM Agents(Zhang 等,2026-02-04) 第 9、10 章
arXiv:2603.15125 From Storage to Steering: Memory Control Flow Attacks on LLM Agents(MCFA,Xu 等) 第 9、11 章
arXiv:2605.25480 Retrieval as Reasoning: Self-Evolving Agent-Native Retrieval via LLM-Wiki(Ming 等,v1 2026-05-25,腾讯微信团队) 第 10 章
arXiv:2604.11243 Wen 与 Ku;正文采用简称「Knowledge Compounding」,正式标题未确认 第 10 章
arXiv:2605.18490 Cochran;本书正文用的说法是「预注册对照研究」,正式标题未取到(同上) 第 10 章
arXiv:2404.13208 The Instruction Hierarchy: Training LLMs to Prioritize Privileged Instructions(Wallace 等,2024) 第 11 章
arXiv:2503.18813 Defeating Prompt Injections by Design(Debenedetti 等,2025) 第 11 章
arXiv:2603.11088 The Attack and Defense Landscape of Agentic AI: A Comprehensive Survey(Kim 等,2026) 第 11 章
arXiv:2410.07283 Prompt Infection: LLM-to-LLM Prompt Injection within Multi-Agent Systems(Lee 与 Tiwari,2024) 第 11 章
arXiv:2604.02460 Single-Agent LLMs Outperform Multi-Agent Systems on Multi-Hop Reasoning Under Equal Thinking Token Budgets(Tran 与 Kiela,v2 2026-04-11) 第 12 章
arXiv:2601.12307 Rethinking the Value of Multi-Agent Workflow: A Strong Single Agent Baseline(Xu 等,v1 2026-01-18) 第 12 章
arXiv:2602.03794 Understanding Agent Scaling in LLM-Based Multi-Agent Systems via Diversity(Yang 等,2026-02-03) 第 12 章
arXiv:2606.00655 Scaling Behavior of Single LLM-Driven Multi-Agent Systems(Li 等,2026-05-30) 第 12 章
arXiv:2512.08296 Towards a Science of Scaling Agent Systems(Kim 等,v3 2026-04-08) 第 12 章
arXiv:2502.08788 Stop Overvaluing Multi-Agent Debate — We Must Rethink Evaluation and Embrace Model Heterogeneity(Zhang 等,v3 2025-06-21) 第 12 章
arXiv:2511.07784 Can LLM Agents Really Debate? A Controlled Study of Multi-Agent Debate in Logical Reasoning(Wu 等,2025-11-11) 第 12 章
arXiv:2402.05120 More Agents Is All You Need(Li 等,TMLR) 第 12 章
arXiv:2406.07155 Scaling Large Language Model-based Multi-Agent Collaboration(Qian 等,ICLR 2025;MacNet 是论文里那套系统的名字,不是标题的一部分) 第 12 章
Thomas M. Cover 与 Joy A. Thomas, Elements of Information Theory, 1991 初版(数据处理不等式的原始出处) 第 12 章
arXiv:2504.16736 A Survey of AI Agent Protocols(Yang 等,v3 2025-06-21) 第 13 章
arXiv:2505.02279 A survey of agent interoperability protocols: Model Context Protocol (MCP), Agent Communication Protocol (ACP), Agent-to-Agent Protocol (A2A), and Agent Network Protocol (ANP)(Ehtesham 等,v2 2025-05-23) 第 13 章
arXiv:2606.19135 A Technical Taxonomy of LLM Agent Communication Protocols(Sander 等,v1 2026-06-17) 第 13 章
arXiv:2602.11327 Security Threat Modeling for Emerging AI-Agent Protocols: A Comparative Analysis of MCP, A2A, Agora, and ANP(Anbiaee 等,v2 2026-04-17) 第 13 章
arXiv:2410.11905 A Scalable Communication Protocol for Networks of Large Language Models(Marro 等,v1 2024-10-14;Agora 是论文里那套协议的名字,不在标题里,按标题搜不到「Agora」) 第 13 章
arXiv:2603.02277 Quantifying Frontier LLM Capabilities for Container Sandbox Escape(Marchand 等,2026-03-01) 第 15 章
arXiv:2402.09171 Automated Unit Test Improvement using Large Language Models at Meta(TestGen-LLM,Alshahwan、Harman 等,FSE-SEIP 2024) 第 16 章
arXiv:2310.06770 SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-World GitHub Issues?(Jimenez、Yang 等,Princeton,ICLR 2024) 第 16 章
arXiv:2410.06992 SWE-Bench+: Enhanced Coding Benchmark for LLMs(Aleithan 等,2024-10-09) 第 16、17 章
arXiv:2505.23419 SWE-bench Live 第 16 章
arXiv:2410.03859 SWE-bench Multimodal 第 16 章
arXiv:2504.02605 Multi-SWE-bench 第 16 章
arXiv:2502.12115 SWE-Lancer 第 16 章
arXiv:2509.05372 Adversarial Bug Reports as a Security Risk in Language Model-Based Automated Program Repair(Przymus、Happe、Cito,2025) 第 16 章
arXiv:2308.10022 Cupid: Leveraging ChatGPT for More Accurate Duplicate Bug Report Detection(Ting Zhang、Ivana Clairine Irsan 等,SMU) 第 16 章
Who Should Fix This Bug?(John Anvik、Lyndon Hiew、Gail C. Murphy,ICSE 2006) 第 16 章
arXiv:2602.07150 On Randomness in Agentic Evals(Bjarnason、Silva & Monperrus,KTH,v3 2026-03-25,ICLR 2026 Workshop on Agents in the Wild) 第 17 章
arXiv:2506.09289 UTBoost: Rigorous Evaluation of Coding Agents on SWE-Bench(Yu 等,2025-06-10) 第 17 章
arXiv:2503.06745 Beyond Black-Box Benchmarking: Observability, Analytics, and Optimization of Agentic Systems(Moshkovich 等,IBM Research,2025-03-09) 第 17 章
arXiv:2405.14782 Lessons from the Trenches on Reproducible Evaluation of Language Models(Biderman 等,EleutherAI,2024-05-23) 第 17 章
arXiv:2506.07982 τ²-Bench: Evaluating Conversational Agents in a Dual-Control Environment(Barres 等,2025-06-09) 第 17 章
Chris Argyris & Donald A. Schön, Organizational Learning: A Theory of Action Perspective, Addison-Wesley, 1978 第 17 章
Heinz von Foerster 主编, Cybernetics of Cybernetics: Or, the Control of Control and the Communication of Communication, BCL Report 73.38, University of Illinois, 1974 第 17 章

两条说明:

  • 有四条本书只取到简称与 arXiv 号(SWE-bench Live、SWE-bench Multimodal、Multi-SWE-bench、SWE-Lancer 四个基准,见第 16 章 §16.4 反面证据三),英文全名未取证,按编号可以检索到原文。
  • LoCoMo 的书目已取到Evaluating Very Long-Term Conversational Memory of LLM Agents,Adyasha Maharana 等,arXiv:2402.17753,2024-02-27。第 9 章 §9.4.2 用到的三个分数不出自该论文,全是各家厂商自述——本书引用的是 LoCoMo 数据集,不是论文的实验结论,两者不要混。

C.2 实践者文章、厂商发布物与技术报告

Section titled “C.2 实践者文章、厂商发布物与技术报告”

标题一律用《》(斜体只留给 C.1 的论文与著作)。本表只收在正文承担了具体论断的实践者与厂商材料;仅作背景提及的材料不列。

来源 标题 用在
Birgitta Böckeler / martinfowler.com 《Harness engineering for coding agent users》(2026-04-02) 第 1 章
Vivek Trivedy / LangChain Blog 《The Anatomy of an Agent Harness》(2026-03-10,https://www.langchain.com/blog/the-anatomy-of-an-agent-harness 第 1 章
Vivek Trivedy / LangChain Blog 《Improving Deep Agents with harness engineering》(2026-02-17,https://www.langchain.com/blog/improving-deep-agents-with-harness-engineering,厂商自述;§1.1 表里 52.8%→66.5% 两个数出自此篇,不是同作者的《The Anatomy of an Agent Harness》) 第 1 章
Can Bölük / blog.can.ac 《We improved 15 LLMs at coding in one afternoon. Only the harness changed.》(2026-02-12,https://blog.can.ac/2026/02/12/the-harness-problem/,该地址现跳转至 https://stencil.so/blog/the-harness-problem 第 1 章
Anthropic 《Writing effective tools for agents — with agents》(2025-09-11) 第 3 章
Manus(Yichao ‘Peak’ Ji) 《Context Engineering for AI Agents: Lessons from Building Manus》(2025-07-18) 第 6 章
Chroma(Kelly Hong、Anton Troynikov & Jeff Huber) 《Context Rot: How Increasing Input Tokens Impacts LLM Performance》(技术报告,2025-07-14,trychroma.com/research/context-rot;非同行评审,测量代码公开可复跑,github.com/chroma-core/context-rot 第 8、9 章
OpenAI 《Dreaming: Better memory for a more helpful ChatGPT》(2026-06-04,厂商自述) 第 9 章
Microsoft Research 《PlugMem: Transforming raw agent interactions into reusable knowledge》(2026-03-10,厂商自述;对应论文见 C.1 arXiv:2603.03296) 第 9 章
Cursor(Stefan Heule、Emily Jia、Naman Jain) 《Improving agent with semantic search》(2025-11-06,https://cursor.com/blog/semsearch,厂商自述;资料快照 2026-08-04) 第 10 章
Andrej Karpathy 《LLM Wiki》gist(2026-04-04,https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f 第 10 章
Simon Willison 《The lethal trifecta for AI agents: private data, untrusted content, and external communication》(2025-06-16) 第 11 章
Anthropic 《How we built our multi-agent research system》(2025-06-13,厂商自述) 第 12 章
Cognition(Walden Yan) 《Don’t Build Multi-Agents》(2025-06-12,https://cognition.com/blog/dont-build-multi-agents 第 12 章
LangChain 《Context Engineering for Agents》(2025-07-02,https://www.langchain.com/blog/context-engineering-for-agents 第 12 章
Sierra(Neil Rahilly) 《Context engineering: the key to great agents》(2026-05-05,https://sierra.ai/blog/context-engineering-the-key-to-great-agents,客服 agent 厂商自述) 第 12 章
Anthropic 《Equipping agents for the real world with Agent Skills》(2025-10-16,https://www.anthropic.com/engineering/equipping-agents-for-the-real-world-with-agent-skills 第 12 章
LangChain 官方文档 《Multi-agent architectures》(页面无发布日期,https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/multi-agent,抓取 2026-07-22) 第 12 章
Martin Fowler / martinfowler.com 《Event Sourcing》(2005) 第 14 章
GitHub 《WRAP up your backlog with GitHub Copilot coding agent》(Brittany Ellich 与 Jason Etcovitch,2025-12-26)、IssueOps 定义(2025-03) 第 16 章
Anthropic 《Claude Code best practices》文档(页面无发布日期,本书抓取 2026-08-04) 第 16 章
OpenAI Codex 文档(页面无发布日期,本书抓取 2026-08-04) 第 16 章
OpenAI(Ryan Lopopolo) 《Harness engineering: leveraging Codex in an agent-first world》(2026-02-11,厂商自述;§16.4 反面证据五:起初 3 名、后增至 7 名工程师,5 个月产出约百万行代码、约 1,500 个合并 PR) 第 16 章
OpenAI Forum 《How OpenAI Engineers use Codex to Tackle Big Projects with Rigor》(2025-12-04,厂商自述;§16.4 反面证据五:OpenAI 内部 Codex 采用率 >92%) 第 16 章
DORA 2025 报告(2025-09-23,问卷调查,近 5,000 名从业者) 第 16 章
METR 《Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity》(2025-07-10,arXiv:2507.09089,随机对照试验 n=16;发布方已于 2026-02-24 声明属历史快照) 第 16 章
Thoughtworks Technology Radar Vol 31(2024-10-23)/ Vol 32(2025-04-02) 第 16 章
GitHub 《Optionally skip approval for Copilot coding agent Actions workflows》changelog(2026-03-13,https://github.blog/changelog/2026-03-13-optionally-skip-approval-for-copilot-coding-agent-actions-workflows/ 第 16 章
Google 《Jules》官方文档与 changelog(产品页 https://jules.google/,changelog 2025-06-26 https://jules.google/docs/changelog/2025-06-26/;抓取 2026-08-04) 第 16 章
Cognition(Devin) 《Devin》官方文档(https://docs.devin.ai;页面无发布日期,抓取 2026-08-04) 第 16 章
Cognition 《How Cognition Uses Devin to Build Devin》(2026-02-27,厂商自述;§16.4 反面证据五:上周合并 659 个 Devin PR,2025 年最好的一周是 154 个) 第 16 章
Cognition(Devin) 《Devin’s 2025 Performance Review: Learnings From 18 Months of Agents At Work》(2025-11-14,厂商自述;§16.2.1 判断标准二与 §16.4 反面证据五:PR 合并率 2024 年 34% → 2025 年 67%) 第 16 章
Cursor 《Cloud Agents》官方文档(页面无发布日期,https://cursor.com/docs/cloud-agent,抓取 2026-08-04) 第 16 章
Microsoft(VS Code 团队) 《Issues Triaging》wiki(页面无发布日期,https://github.com/microsoft/vscode/wiki/Issues-Triaging,抓取 2026-08-04;§16.5.1 引句 “Triaging an issue usually takes around one business day”) 第 16 章
Anthropic 《Demystifying evals for AI agents》(2026-01-09) 第 17 章
规范 版本(本书基准) 用在
MCP spec revision 2026-07-28 第 13 章
A2A 协议版本 1.0。规范站页头写的发布版本是 1.0.0,仓库最新标签是 v1.0.1(补丁版,按规范 §3.6 不参与版本协商) 第 13 章
AG-UI 无正式 revision 号 第 13 章
Anthropic Messages API 官方文档 2026-07 版 第 6 章
RFC 6902(JSON Patch) 第 13 章
Noise 协议框架(Noise Protocol Framework) Trevor Perrin, 2018;本书未锁定 revision 号,codex 用的具体套件写在源码里 第 15 章

第 15 章 §15.4 用它们说明「这一档也会破」,不用来给三档沙箱排优劣;第 16 章 §16.4 反面证据二另引一条(GitHub Copilot,非沙箱运行时,作「注入致 RCE 已真实发生」的实例,2025 年已修复)。各条的前提条件写在正文里。编号与日期取自 NVD。

编号 运行时 日期 用在
CVE-2018-16359 gVisor 2018-09-02 第 15 章
CVE-2025-2713 gVisor 2025-03-28 第 15 章
CVE-2020-2026 Kata Containers 2020-06-10 第 15 章
CVE-2026-44210 Kata Containers 2026-07-23 第 15 章
CVE-2026-5747 Firecracker 2026-04-08 第 15 章
CVE-2025-53773 GitHub Copilot 2025-08-12(已修复) 第 16 章 §16.4 反面证据二

诚实列出,方便读者知道该去别处找什么:

主题 为什么没写
模型训练与微调 超出 harness 范围(第 1 章定义)
具体框架的用法 本书不是框架教程;框架 API 与配置也会频繁变化
非编码类 agent(客服、研究、computer use) 素材全部来自 coding agent,不敢外推
前端与交互设计 第 14 章只覆盖到状态同步的协议层
成本优化的完整体系 只覆盖了缓存(第 6 章)与多 agent 的 token 经济学(第 12 章)
国内厂商的第一方实践 素材缺口,见前言诚实边界第三条
闭源商业 agent 的内部实现 拿不到源码,只能靠公开材料推断
agent 的长期运营数据 见前言诚实边界第二条
可观测性(单独一章) 第 1 章 §1.2.1 把它列为七层之一,本书却没给它单独一章。调研到的项目做法差异不大,主要是读取 usage 字段、记录事件日志和保存执行轨迹,没有形成可比较的不同方案,而本书只有在存在不同方案和选择标准时才单独成章。相关内容分布在三处:第 6 章 §6.5.3 依次检查缓存命中率、失效原因和成本归因;第 14 章说明事件日志与重放;第 17 章说明评测。原因见第 1 章 §1.2.1
多模态注入与 MCP server 供应链(第 11 章威胁模型) 第 11 章 §11.1.3 的威胁模型表核实过七类输入,没把图片/截图这类多模态载体、以及「装一个 MCP server 等于在 host 凭证上下文里执行任意代码」这条供应链向量单独成行(后者与第 13 章 §13.2.1 的 MCP 信任模型直接相关)。两条都是真实攻击面,本书写作时没形成独立的分歧与判断标准,认领在这里
事件 schema 演化(版本化与 upcasting)(第 14 章) 第 14 章 §14.4 反证一第 3 条把「投影迁移麻烦」列为事件溯源的缺点,只给了二选一(重建全部投影 / 维护版本),没给版本化解法;长期存事件日志、schema 一定会变的读者,需要自己补 payload schema version + upcasting 迁移函数这一套
控制面多副本 HA(选主、split-brain)(第 15 章) 第 15 章 §15.2.5 覆盖 owner 死亡发现与孤儿回收,但控制面自身的多副本、选主、split-brain 没写;§15.3 判断标准四「杀掉控制面,等 5 分钟」是单副本思维。要上多租户的读者,控制面怎么多活、怎么避免两个控制面同时活着,要自己补
按租户的配额强制机制(第 15 章) 配额与计费只在第 15 章 §15.5.5 的实施顺序中用一句话列入 V2,没有说明具体机制:如何强制速率限制、并发上限和资源上限,以及超过配额时系统如何响应,本书都没有写
子 agent 失败语义(第 12 章) 第 12 章 §12.4 反证一第 3 条承认失败模式不在实验内,判断标准五只给了替代方案。子 agent 应按分布式组件管理——超时、重试、孤儿清理、partial result 记账、归因问责——这些判断标准本书没给
自动改写 harness 的停止条件与评测预算(第 17 章) 第 17 章 §17.5.5 的自动改进循环 for t in 1..N 只给出了两项停止条件:连续 K 轮无改进,或评测预算达到上限。评测 token 预算如何分配到各轮没有展开,读者需要根据自己的任务分布和成本确定
用户侧遗忘/删除(第 9 章) 第 9 章只覆盖工程侧的记忆维护(降低过期内容的权重、整理记忆、限制一次最多删除或覆盖 25% 的旧条目),没写面向用户的主动删除、保留期与合规删除;第 8、9 章只在正文带过「隐私治理需求」一句
自动前缀缓存的最小可缓存长度(第 6 章) 第 6 章覆盖服务端驱逐侧(四类语义、失效检测、命中率口径),没写自动缓存派的最小可缓存长度阈值——OpenAI、Gemini 实际都有这个阈值,工具密集型前缀可能短于阈值,直接影响 §6.2.2 的缓存经济学

项目源码材料截止到 2026-08-17。部分规范、论文与安全公告核对到 2026-08-18;具体日期在正文或参考文献中标明。

本书讨论的设计原则通常比具体实现稳定,但版本号、价格、限额、项目存活状态与代码位置都会变化。把书中的事实判断用于新项目之前,请以当前源码、官方规范和你自己的运行数据为准。