评测

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。

结合 When Agents Slow Down、Reflexion、Hyperband 和 Agent 评测，说明怎样比较连续修改与独立尝试，并设计可复现的预算分配实验。

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。

拆解 AWS 如何用确定性工作流分开 Agent 提案、规则验证、人工审批和真实执行，让模型负责候选方案，代码负责边界与幂等。

从 Anthropic Agentic Search 事故复盘看自动监控和 LLM grader 的漏检问题，说明 Agent Eval 也需要覆盖率、独立性和失效模式测试。

覆盖 2026-09-04 至 09-10 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。

OpenAI 的组织级数据说明 Coding Agent 使用规模上升后，瓶颈会转向任务拆分、并发调度、Harness、Eval 和结果选择。

介绍一个多 Agent 工程工作流，如何用独立 worktree、CI、冷启动审查、证据门和分层上下文控制 AI 生成代码的交付。

把 Harness 作为一种工程模式，拆解计划、执行、评估、状态管理和终止判断，说明 Agent 多轮任务怎样保持可控和可追溯。