DeepSeek 的 Super-agent 设计，和我们的工程实践
这是苍何的第 617 篇原创！大家好，我是苍何。最近看了 DeepSeek Harness 团队的《Super-agent 设计探索，迈向更自主的 Agent 系统》，感触还是很深的。
vba【笑场】Name属性——文档属性的“身份证号码”
场景：艾迷糊的“同名同姓”惨案周一下午，办公室里突然响起一声哀嚎。艾迷糊：（眼镜片上反射着Excel表格，双手抱头）完了完了完了！我给项目文件加了自定义属性，现在全乱了！小毕：（赶紧跑过来）迷糊哥，又怎么了？
4. Agent Memory、RAG 与上下文工程
Memory / RAG / 上下文工程学习总览这份文档聚焦 Agent 的"知识层"：短期 / 长期记忆架构、RAG 完整链路、上下文压缩与上下文工程的工程化做法。学习路径建议先掌握短期 vs 长期记忆的分工和触发条件。
DeepSeek 的 Super-agent 设计，和我们的工程实践
看完 DeepSeek Harness 的 Super-agent 设计，作者把自家一年多的折腾翻了出来:任务分给多个 Worker 并行跑，数据库存会话状态，外部 Watchdog 盯异常，最后落到 Lobe 上真接管了网站维护和选题调研。
十行代码构建实时更新的宽表！
这个过程可以理解为执行了 TRUNCATE TABLE 和 INSERT INTO SELECT 的组合操作。观察 Order View 对上述更改的更新情况:- 运行以下查询检查 MongoDB 中订单的总数。
让AI学会略读长文档
想象一下这样的场景:一份内容庞杂、篇幅浩大的报告摆在了你的办公桌上，你需要立即从中提取关键信息。标准方法经常会遇到重大障碍，导致时间浪费、成本增加和处理不当。
湖北郭店竹简《老子》的国际价值
辛红娟浙江省高质量哲学社会科学重点研究基地宁波大学浙东文化研究院副院长，宁波市道文化研究中心主任，宁波大学中外文明交流互鉴研究院院长、教授、博士生导师。在《中国翻译》《国际汉学》《道家文化研究》等刊物发表研究论文百余篇，出版论、译、编著四十余部。
当提示词优化器学会进化，竟能胜过强化学习
机器之心报道编辑：Panda仅靠提示词优化就能超越 DeepSeek 开发的 GRPO 强化学习算法？是的，你没有看错。近日上线 arXiv 的一篇论文正是凭此吸引了无数眼球。