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。

本文是对近期接触 Model Context Protocol (MCP) 相关知识的分享，涵盖了 Resources、Tools、Prompts 等核心功能的设计理念、用户交互模型对比，以及在实际应用中的思考与实践。

本文对比分析了 smolagents 项目中两种不同的 args_doc 组织形式（Indent 格式 vs JSON 格式），评估了它们在 Token 消耗、可读性、LLM 理解能力等方面的优劣势，并提出了推荐方案和使用场景建议。

本文深入探讨了MCP Output Schema在数据验证、安全保障和结构化输出方面的核心价值，分析了LLM处理结构化数据的局限性，并提出了基于单一职责原则的Schema设计最佳实践，为构建可靠的AI代理系统提供技术指导。

本文分析了自动转换REST API到MCP的陷阱和问题，探讨了传统API设计与AI原生接口的根本差异，提出了从代理故事开始设计、遵循单一职责原则等最佳实践，为构建真正适合AI代理的接口提供设计指导。

本文探讨了LLM在处理大批量数据时面临的前后不一致性、幻觉问题、上下文溢出和无状态性等挑战，并提出了LLM与外部工具结合、使用索引系统管理数据、采用工作流模式等解决方案。