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笔记（3）
- 01 构建高效的智能体：从简单可组合的模式出发
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。
- 04 Claude Code 最佳实践
所有技巧都围绕一个约束：上下文窗口很快会满，满了效果就会下降。核心做法包括：给 Claude 一个能自己运行的检查手段；先探索、再规划、再编码；提示要具体；用 CLAUDE.md、权限、hooks、skills、子智能体配置环境；积极管理上下文；最后用并行会话和非交互模式扩大规模。
- 16 我们如何构建多智能体研究系统
Claude 的 Research 功能采用编排者-工作者架构：主智能体制定计划，并行派出子智能体搜索，再由引用智能体补出处。多智能体有效主要因为能投入更多 token（成本约为聊天的 15 倍）。文章总结了八条提示原则、小样本起步加 LLM 评委的评测方法，以及有状态长流程的生产可靠性挑战。
资源导读（1）
- 资源 12-Factor Agents：构建可靠 LLM 应用的 12 条原则
仿照经典的“12-Factor App”，从工程实践角度总结出 12 条（外加附录 1 条）构建生产级 LLM 应用的原则。核心主张：好的智能体大部分是普通软件，LLM 只在合适的位置做决策；提示、上下文窗口和控制流都应该由开发者自己掌控。