FEATURED / 0108 MIN READ
AGENT DESIGN
好的 Agent 不是“更聪明的聊天框”，而是一个会收尾的同事。
我把任务拆成目标、上下文、工具与验证四个回路。关键不是让模型多做一点，而是让它每一步都知道何时该停下来确认。
SHEN'S FIELD NOTES · 2026
把想法交给
智能体去远航。
CURRENTLY EXPLORINGAgentic workflows
WRITTEN NOTES024 / 2026
SIGNAL STATUSclarity found
01 / Selected signal
值得停下来读的思考
从模型能力到真实工作流，追踪每一次“它真的帮上忙了”的瞬间。
当 AI 开始代替你执行，判断力应该放在哪里？
重新定义“审批”不是增加摩擦，而是在速度与信任之间放一层聪明的护栏。
[ guardrails ]上下文不是记忆：我重新整理了 Agent 的工作台。
压缩、检索、状态与偏好，四种信息需要被不同地保存和召回。
ctx ≠ memory02 / Latest dispatches
最新信号
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多智能体协作，先写好“交接协议”再谈分工。
一个微小的评估器，如何让自动化从能用变得可靠。
AI 让答案变便宜后，真正稀缺的是好问题。
给 Agent 100 个工具之前，先删掉其中的 90 个。
提示词不是说明书，它更像一份会演化的操作手册。
我们不该问 AI 会替代谁，而该问它能放大什么。
没有匹配的笔记。换个词试试看。
03 / Open lab
实验室正在运行
一些还不成熟，但很有意思的原型与工作方法。
shen@lab:~$ agent.run --task "research" ✓ gathering sources done ✓ testing assumptions done › asking for review waiting // autonomy with a checkpoint
构建一套
可复盘的 Agent 轨迹。
不是只看它最终答对没有，而是回看：它看到了什么、用了什么、为什么做出这个选择。
ABOUT THE OPERATOR
你好，我是 SHEN。
一名长期对“人怎样和智能一起工作”感到好奇的构建者。我在这里公开自己的实验笔记：从 Agent 的协作模式，到日常工作流里的小型自动化。
如果你也相信技术应该让人拥有更多判断、余裕与创造力，这里大概会有一些值得交换的信号。