Agent 工程

Rethinking Multi-Agent Collaboration 说明多 Agent 的收益取决于任务依赖结构。本文结合 SAIGE 主实验、消融实验和 OpenAI 多 Agent 工程建议，整理可执行的委派判断。

本期收录 OpenAI Agents SDK 运行时边界修复、AdaRepair-Mem 阶段化记忆检索，以及 Agent Lint 静态配置检查。

TypeSafe Jev 用 Choice、Score 和 Noul 处理 Agent 的受约束决策，让模型负责模糊判断，代码继续掌握合法动作和副作用。

用 WorkflowAgent、Step 边界和幂等键解释 Agent 在崩溃、超时和人工暂停后怎样安全恢复，并给出 Lora PI Kit 的迁移思路。

覆盖 2026-09-18 至 09-19 的 AI Agent 工程阅读日志，保留本期重点、工程意义、优先阅读位置与一手来源。

解释 Coding Agent 调用 GitHub、数据库和云 API 时，应用密钥、执行器密钥和第三方凭据该放在哪里，以及 Vault 与 Credential Broker 的边界。

覆盖 2026-09-11 至 09-18 的 AI Agent 工程阅读日志，保留本期重点、工程意义、优先阅读位置与一手来源。

解释 Tool Search 如何按需加载工具定义，为什么它会影响 Prompt Cache，以及 MCP、Tool Search 和 ARD 分别解决什么问题。

覆盖 2026-09-11 至 09-17 的 AI Agent 工程阅读日志，保留本期重点、工程意义、优先阅读位置与一手来源。

拆解 Foreman 如何把 Coding Agent 的执行循环与独立监督分开，用运行证据、Jev 判断和确定性 policy 决定继续、验证、停止或交给人工。

覆盖 2026-09-11 至 09-16 的 AI Agent 工程阅读日志，保留本期重点、工程意义、优先阅读位置与一手来源。

结合 Kitaru 的 Replay、Evaluator 和 Regression Suite，说明怎样把线上失败固定成可重放的 Agent 回归测试，并用工具策略与评测结果接入 CI。