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Anthropic 把“智能体系统”分为预先编排的工作流和自主决策的智能体，归纳出增强型 LLM 这个基础单元和五种常见工作流模式，核心主张是：从最简单的方案开始，只有当复杂度确实带来可测量的收益时才往上加。

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长任务要跨越多个上下文窗口，每个新会话都会“失忆”，仅靠压缩不够。解法分两部分：初始化智能体搭好环境（功能清单 JSON、进度文件、init.sh、初始 git 提交）；编码智能体每次只做一个功能、做端到端测试，并以干净状态收尾（提交并更新进度）。

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Hugging Face 的免费智能体课程。先从“思考 → 行动 → 观察”循环和一个手写的 dummy agent 讲清楚机制，再介绍 smolagents、LlamaIndex、LangGraph 三个框架，最后用 GAIA 基准做结业项目。它贯穿整条路线，是主线练手项目。

OpenAI 官方的 notebook 示例集合。本页把它当作“另一家厂商的做法”来对照阅读：挑出 8 篇与 Anthropic 笔记主题重合的示例（会话记忆、长期记忆、压缩、沙箱化 harness、Skills、改进闭环、宏观评测、成本优化），每篇说明它和哪篇 Anthropic 笔记可以对照、两家做法有什么异同。