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# Agent

> Agent 基础、Coding Agent、Harness Engineering 与自动化 AI 研究

## Agent 基础与 Coding Agent

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| [Learn Claude Code](https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code) | 实践课程 | 从零构建类 Claude Code 的 AI Agent，12 个渐进式课程涵盖 Agent Loop、工具调用、子代理、上下文压缩、任务系统、多代理协作和 Worktree 隔离。 |
| [从零开始理解 Agent](https://mp.weixin.qq.com/s/Ur3jsyDYobBocXd8ts0gpw)     | 教程   | 从极简实现出发，逐层拆解 OpenClaw、Claude Code 等 AI Agent 的循环、工具、记忆和 Skill 等核心概念。                        |
| [nanoAgent](https://github.com/GitHubxsy/nanoAgent)                   | 实践项目 | 通过小型代码和配套章节讲解大模型、Agent 与 Skill 的底层原理，并展示从最小 Agent Loop 到工程化能力的演进。                           |

## Harness Engineering

Harness Engineering 指的是一种开发方式：工程师设计环境、规则和测试反馈系统，让 AI Agent 自动生成并改进代码。

| 资源                                                                                                                                                | 类型   | 简介                                                                             |
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| [Effective Harnesses for Long-Running Agents](https://www.anthropic.com/engineering/effective-harnesses-for-long-running-agents)                  | 官方博客 | Anthropic 总结跨多个上下文窗口运行 Coding Agent 的方法，包括初始化 Agent、进度文件、功能清单、增量提交和端到端测试。      |
| [Harness Engineering: Leveraging Codex in an Agent-First World](https://openai.com/index/harness-engineering/)                                    | 官方博客 | OpenAI 总结 Agent-first 软件工程实践，重点介绍仓库知识、可读环境、架构约束、自动化反馈和 Agent-to-Agent Review。  |
| [Minions: Stripe’s One-Shot, End-to-End Coding Agents](https://stripe.dev/blog/minions-stripes-one-shot-end-to-end-coding-agents)                 | 官方博客 | 介绍 Stripe 内部 Coding Agent Minions 如何从任务描述出发完成实现、验证并提交 Pull Request，以及支撑它的工程环境。 |
| [Minions: Stripe’s One-Shot, End-to-End Coding Agents - Part 2](https://stripe.dev/blog/minions-stripes-one-shot-end-to-end-coding-agents-part-2) | 官方博客 | 继续讨论 Minions 在大规模使用中的可靠性、人工审查、评测与迭代机制，以及每周合并大量 Agent PR 的实践经验。                 |
| [Vibe Coding AReaL：零手打代码开发分布式 RL 训练框架](https://zhuanlan.zhihu.com/p/2003269671630165191)                                                          | 博客   | 记录使用 Coding Agent 开发分布式强化学习训练框架 AReaL 的过程，关注任务拆解、反馈循环和无手写代码协作方式。               |
| [Are Agent Harnesses Bringing Back Vibe Coding?](https://www.youtube.com/watch?v=13HP_bSeNjU)                                                     | 视频   | 讨论 Agent Harness 如何通过工具、上下文、约束和验证机制提升 Coding Agent 的自治能力，并重新界定 Vibe Coding。    |

## 自动化 AI 研究

| 资源                                                                                                                      | 类型   | 简介                                                                                           |
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| [autoresearch](https://github.com/karpathy/autoresearch)                                                                | 实践项目 | 让 AI Agent 在单 GPU 上自动修改 nanochat 训练代码，以固定 5 分钟预算运行实验、评估结果并保留有效改动，形成最小化的自动研究闭环。               |
| [First Steps Toward Automated AI Research](https://www.recursive.com/articles/first-steps-toward-automated-ai-research) | 研究博客 | Recursive 对自动研究系统的早期实践总结，涵盖长周期并行探索、结果验证，以及在 NanoChat、NanoGPT Speedrun 和 GPU Kernel 优化任务上的实验。 |