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从论文原图读懂 Harness² 的双层递归与执行证据，分析实验结论的边界，并给出独立进化服务接入 DeerFlow 的工程路径。
Ai-agent
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面向企业架构与业务负责人的 AI Agent 语义层建设框架：先定义语义层包含什么，再厘清 Query Contract、Action Contract 与策略层的边界，构建可信查询、受控行动和持续治理的业务闭环。- 发布日期
OKF 的价值不在定义更复杂的知识模型，而在成为不同 Agent 系统都能接受的最小交换契约。本文从格式、Skill、Runtime、ArcKit 治理边界和 Google Knowledge Catalog 战略解释这条 Context Plane 入口。- 发布日期
整个行业用 "function calling" 来描述模型调用工具，让所有开发者都下意识地把它当函数调用来处理。但工具不是函数——工具背后是数据库、文件系统、邮件服务、生产 API、Shell 和 MCP Server。每一次 Agent 的 tool call，本质上是一次资源授权请求，应该进入授权、审批、审计链路，而不是被 SDK 自动执行。本文是「AI Agent 安全最佳实践 2026」的续篇，专门拆解这个核心判断。- 发布日期
企业智能体的失败，真正的原因通常不是模型不够强。是没有人认真回答过：它做的事和业务目标之间到底有什么关系。本文用 DIKW/DIKWP 框架作为工程地图，拆解企业 Agent 从数据感知到意图驱动的五层架构——不是把 DIKWP 当成真理金字塔，而是作为一张帮你问对问题的诊断工具。- 发布日期
2026 年的 AI Agent 安全，已经不能只靠 Prompt Guardrail。Agent 一旦具备工具调用、MCP、记忆、工作流编排和外部系统访问能力，本质上就是一个会行动的软件主体。本文从业界共识出发，拆解 Agent 的七层攻击面，归纳六个工程控制点，并给出业务服务+智能体服务的双层安全架构和落地要点。- 发布日期
本文从 ArcKit 官网示例和一次 Codex 最小初始化验证出发，说明它真正的价值不是生成更多架构文档，而是把需求、风险、ADR、设计评审和追溯矩阵组织成可执行、可追溯、可审计的架构治理工作流。