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从精确计算盲区、幻觉、上下文窗口、Harness Engineering、Agent Loop 架构到工具设计——系统梳理 LLM 的固有局限，结合 Anthropic、OpenAI、LangChain 的一线工程实践，给出 Agent 系统的完整设计方案。

拆解 LangChain 在 Terminal Bench 2.0 上从 52.8% 到 66.5% 的全部技术细节——5 个失败模式、4 层中间件、推理三明治策略，以及 OpenAI 和 Anthropic 同时得出的相同结论。

翻译自 Anthropic 工程博客，系统总结了 Agent 的定义、常见架构模式、实用建议与最佳实践。

翻译自 Anthropic 工程博客，介绍如何通过代码执行和 MCP 协议提升 Agent 的效率、节省 Token、增强安全性和可扩展性。