聚焦 SaaS Agent 场景，讨论 Agent Sandbox 到底应该怎么使用。重点不是 KVM、Docker、Firecracker 等实现细节，而是 Sandbox 如何嵌入 Agent 产品：生命周期、权限、凭证、工具调用、状态恢复、多租户配额、调度隔离和人类审批。
系统梳理 2026 年 Agent 开发工程师面试的高频问题、真实考察价值与生产级回答框架：为什么这些题值得准备，以及强回答应该如何体现工程能力。
从学术论文到工业实践，全面梳理 Multi-Agent LLM 系统的架构分类、通信协议、生产框架与工程挑战。覆盖 30+ 篇核心论文、7 大架构范式、9 个生产框架对比，以及 Anthropic/Google/Microsoft/OpenAI 等公司的一线实践经验。
当 LLM Agent 配备了 tools 和 skills 后，模型在"直接回答还是调用工具"的决策上存在系统性偏差。 本文从 DeepAgents 社区案例、学术研究、根因分析到解决方案，全面梳理了 Overconfidence 和 Over-tool-reliance 两类偏差的成因与应对策略。
追溯 Harness 概念从 1980 年代测试工具到 2026 年 AI Agent 基础设施的完整演进，拆解 Agent = Model + Harness 的核心公式与六大组件，分析 OpenAI Codex、Manus、LangChain、Anthropic Claude Code 四个改变行业认知的案例，并讨论 Build to Delete 原则与 Martin Fowler 的控制论框架。
本文梳理了 Coding Agent 从 GitHub Copilot 到 Claude Code，再到 Universal Agent 的完整演进历程， 重点探讨了 MCP 协议、Skill 系统、Harness Engineering 等关键概念，揭示了 AI 从「会说话」到「会行动」的范式转移。
通过 OpenAgents workspace 将多个 OpenCode agent 拉进同一工作空间，各司其职完成数据收集、深度研究、财务建模、投资决策和报告生成，实现多 agent 协作投研。
Agent Loop 是让 LLM 从"单轮问答"变成"自主执行任务"的核心机制。本文从一个最小模型出发建立直觉， 然后对 Anthropic Agent SDK、OpenAI Codex CLI、OpenClaw、Google ADK Loop Agents 与 LangChain Deep Agents 五大平台的实现进行横向对比，从控制论视角剖析其本质，并评估 ReAct、Reflection 等扩展范式的工程价值。
基于 OpenAI、Stripe、Anthropic、LangChain、Mitchell Hashimoto 等团队的一线经验，系统整理 Harness Engineering 的十大实践，涵盖 AGENTS.md、架构约束、闭环验证、会话间记忆、熵治理等核心主题，附量化证据与 16 篇参考文献。
回撤是每个交易者都必须面对的核心问题。本文从认知层、心理层和技术层三个维度，深入探讨如何科学地控制回撤：明确交易模式的回撤范围、守心遵循自己的模式、准确理解市场并匹配正确仓位，构建完整的回撤控制体系。
