AI Agent终于会改 Excel 了：dream-num/univer 把五大Office引擎打包开源
dream-num/univer用一个 TypeScript SDK 把电子表格、文档、演示稿、数据库、画板五大办公引擎封装在一起，让 AI Agent 能原生读写 Office 文件，自带 Canvas 渲染与公式引擎。本文详解架构、五大引擎定位、与同类项目对比，以及电商场景怎么落地。
Agent Loop
智能体循环：思考/行动/观察的迭代
Graph Engineering：把多 AI Agent 装进一张图而非一条链
Graph Engineering 用一张图替代单链，把多 Agent 系统从「串糖葫芦」升级为可观测、可降级、可审计的工程。本文基于 X 长文 14 条实战原则，附 5 种图形状速查 + 一段几乎能贴进任何 Agent 框架的 YAML 规格，标注诚实：Graph Engineering 不是银弹，仍高度依赖手工设计 graph spec。
Better Harness：给 AI 编码工作流做一次年度体检
Better Harness 是阿里 Qoder 开源的 AI 编码工作流体检仪，基于 Agent Work Loop 5 维度评估模型，6 个证据状态打分。配置存在不等于能力生效。适配 Claude Code / Codex / Cursor / Qoder，OpenClaw 可走 CLI。
Harness Engineering vs Loop Engineering：把 Agent 从「按按钮启动」升级到「自己跑循环」
Addy Osmani 提出的 Loop Engineering + Anthropic 的 Harness Engineering 是 2026 年 AI Agent 工程的「上下层」：下层 Harness Engineering 把单次 Agent 运行成功率从 20% 提到 80%，无需换模型；上层 Loop Engineering 让 Agent 持续运转、自己按按钮。本文用 Peter Steinberger / Boris Cherny / Karpathy autoresearch 等真实案例，讲清两者关系，并给出 Claude Code 与 OpenClaw 工程平台的落地五步路线。
面向自我改进的 Harness 工程：Lilian Weng 2026-07-04 长文译读
Lilian Weng 长文认为 Harness（模型编排脚手架）已成 AI 自我改进（RSI）的关键载体。文章综述 ACE / MCE / Meta-Harness / DGM / Self-Harness / AlphaEvolve 等研究，指出优化对象已从提示词升级为 harness 代码本身，自我改进循环已规模化，但评估模糊、多样性塌缩、奖励黑客等挑战依然严峻。对 OpenClaw 这类多 Agent 平台极具借鉴价值。