# 第 11 章：LLM 知識工程的關鍵時刻

> **一句話總結：** 一份從 2022 到 2026 年塑造 LLM 知識工程的關鍵時刻按時間排序的記錄。
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> **為什麼重要：** 本指南內一切的背景脈絡——何時發生、誰做的、改變了什麼。

![LLM 知識工程時間線 2022-2026](../../../diagrams/timeline.png)

一張按時間順序繪製的事件、釋出與想法地圖, 顯示我們如何用大型語言模型構建知識系統。已知精確日期會標出。只確認季度或月份的, 就用該粒度。

這是一份**精挑**的時間線, 不是詳盡的。一個事件能上這份清單, 是因為它**引入、驗證或操作化**本框架追蹤的某個 primitive、pattern 或 narrative beat。許多值得注意的釋出——模型版本遞增、融資輪、垂直產品——是被刻意排除的。完整收錄標準見 [CONTRIBUTING.md](../../../CONTRIBUTING.md)。

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## 2022

### 11 月 30 日 —— ChatGPT 上線

OpenAI 推出 ChatGPT, 一個對話式接入 GPT-3.5 的介面。兩個月內累積 1 億使用者, 是有史以來最快的消費技術普及。「prompt engineering」時代由此開啟: 使用者發現「怎麼問」和「問什麼」一樣重要。

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## 2023

### Q1-Q2 —— RAG 框架興起

**LangChain** 與 **LlamaIndex** 作為最早的 LLM 應用開發框架快速被採納。Retrieval-Augmented Generation（RAG）成為把 LLM 回應建立在外部知識之上的標準 pattern。架構簡單但具變革性: 檢索相關檔案、注入 prompt、產生有根據的回應。LLM 第一次能回答關於它從未訓練過的私人資料的問題。

### 11 月 —— GPT-4 Turbo 與 128K 上下文視窗

OpenAI 在 DevDay 公佈 GPT-4 Turbo, 配 128K token 上下文視窗。從 GPT-4 的 32K 擴張 4 倍, 改變了知識檢索的經濟學: 整份檔案能塞進 context, 在某些用例下減少切塊與檢索的需要。「全部塞進 context」流派開始成形。

### 12 月 —— Gemini 1.0 推出

Google 推出 Gemini 1.0, 它的第一個原生多模態模型。從一開始就為處理文字、影象、聲音、影片而打造, 標誌著知識工程將必須處理的不只是文字。

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## 2024

### 2 月 —— Gemini 1.5 與 1M token 上下文視窗

Google 釋出 Gemini 1.5 Pro, 配 100 萬 token 上下文視窗。這不是漸進改進——這是正規化轉換。整個 codebase、整本書、幾小時的影片轉錄都能放進單一 prompt。「RAG vs. long context」論戰升溫。從業者開始意識到, 長上下文不會消除檢索; 它改變了檢索的用途。

### 3 月 —— Kimi 達到 200 萬中文字元上下文

Moonshot AI 的 Kimi 達到 200 萬中文字元上下文視窗, 是任何針對中文最佳化的模型中最長的。這讓中文企業用例的全檔案處理變得可行——法律合同、監管申報、技術手冊——這些過去都不切實際。

### 11 月 —— Anthropic 釋出 Model Context Protocol（MCP）

Anthropic 把 MCP 公開為開放規格, 用於把 LLM 連線到外部工具與資料來源。MCP 標準化模型如何發現、認證、呼叫工具——取代過去碎片化的客製化 function-calling 實現景觀。它被設計為協議, 不是產品: 任何模型供應商或工具開發者都能實現它。與 USB 或 HTTP 的類比是有意為之。這個時刻標誌著可互操作知識基礎設施的開端。

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## 2025

### 1 月 —— DeepSeek R1 與開源拐點

DeepSeek 釋出 R1, 一個開放權重的推理模型, 在關鍵基準上和 OpenAI o1 持平。訓練成本不到 600 萬美元, MIT 授權釋出, 它證明前沿推理能力不再是資金充裕實驗室的專利。中國企業開源模型採用率從 23% 飆升到 67%。對知識工程的含義: 基礎模型不再是瓶頸或護城河。

### 2025 年中 —— 「Context Engineering」進入詞彙

Andrej Karpathy 公開支援用 **「context engineering」** 取代「prompt engineering」, 主張這個學科已經遠超精心設計單一 prompt。這次轉變反映一個更廣的認知: 重要的不是孤立的 prompt, 而是整個 context 組裝管線——什麼被載入、何時、按什麼順序、為什麼。社群很快採納這個框架。

### 7 月 —— Manus 公佈 Context Engineering 教訓

自主 agent 創業公司 Manus 釋出詳細博文, 談他們對 context engineering 的方法。關鍵洞察包括: 把 context window 當作隨任務完成自然縮短的「todo list」、用檔案系統操作作為延伸記憶、以及「context engineering 是在對的時間用對的格式給出對的資訊的藝術」的重要性。該貼成為從業者的參考檔案。

### 9 月 —— Notion 3.0：AI Agent 重構

Notion 釋出 3.0 版, 從地基重新建為 AI 原生工作空間。核心知識管理功能——資料庫、頁面、關聯——被重新架構以與 AI agent 無縫運作。這重要不是作為單一產品釋出, 而是主流生產力工具向知識 harness pattern 收斂的證據: 結構化知識 + agent 編排 + context engineering。

### 10 月 —— Anthropic 推出 Agent Skills

Anthropic 為 Claude 引入技能系統, 允許使用者定義可重用、可組合的能力, agent 能發現並呼叫。技能被結構化為 markdown 檔配 YAML frontmatter, 定義觸發條件、引數、依賴。這把高階使用者已經非正式建構的 pattern 正式化: 可重用 agent 行為的庫。

### 11 月 —— MCP 越過 800 萬下載

Model Context Protocol 達到 800 萬 SDK 下載, 比 12 個月前的近零增長極快。該協議已成為 LLM 與工具整合的事實標準, 涵蓋每個主要模型供應商和數百個工具伺服器的實現。

### 12 月 —— 決定性的一個月

2025 年 12 月數件事匯聚:

- **Anthropic 在 agentskills.io 公佈技能開放標準**, 提議任何平臺都能實現的 agent 能力共享格式。
- **MCP 捐給 Linux Foundation**, 鞏固它作為由開源社群維護的供應商中立協議的地位。
- **漸進式揭露** 被主要平臺採納為技能與 context 管理的標準做法, 驗證了多個團隊獨立開發的 pattern。
- **Meta 以約 20 億美元收購 Manus**, 訊號自主 agent 基礎設施現在已是最大規模的策略性資產。

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## 2026

### 1 月 —— ERNIE 5.0 與 Kimi K2.5

- **ERNIE 5.0** 由百度推出: 2.4 萬億引數, 原生全模態（單一模型內的文字、影象、聲音、影片）。
- **Kimi K2.5** 引入 Agent Swarm: 單一查詢能 spawn 至多 100 個子 agent, 透過約 1,500 次工具呼叫協作。這不是 demo——是用於複雜多步研究任務的生產功能。

### 2 月 —— Heinrich 的 Skill Graphs 貼

Heinrich（`@arscontexta`）關於技能圖的貼——如何用圖結構組織、組合、路由 agent 技能——在 2026 年初病毒式傳播, 跨進了更廣的 AI engineering 受眾。迴響顯示從業者社群渴求的是架構 pattern, 不只是模型能力。技能路由與組合作為一等工程關注點浮現。原貼: [https://x.com/arscontexta/status/2023957499183829467](https://x.com/arscontexta/status/2023957499183829467)。

### 3 月 —— 研究論文

兩篇重要論文發表:

- **「Meta-Harness」** 用同樣的基礎模型證明樸素 harness 與精心工程的 harness 之間有 6 倍效能差距。該論文為生產知識系統提供了實證: harness engineering 比模型選擇更重要。
- **「SkillReducer」** 處理浮現中的技能擴散問題, 提出透過自動去重、聚類、階層組織來管理含 55,000+ 技能的系統的技術。

### Q1 —— MCP 規模化

MCP 達到每月 9,700 萬 SDK 下載, 比 2025 年 11 月成長 12 倍。該協議現已嵌入 CI/CD 管線、IDE 擴充套件、企業平臺、消費應用。可互操作的承諾正在實現: 為某模型寫的工具伺服器能與任何模型一起運作。

### 2026 年 4 月 —— 初次釋出

本研究報告發表, 試圖把過去四年的快速發展綜合成一個對從業者連貫的框架。這個領域演進的速度遠超任何單一檔案能捕捉的。

### 2026 年 3 月 31 日 —— Claude Code 原始碼外洩

Anthropic 不慎在 npm 包 `@anthropic-ai/claude-code` v2.1.88 內運送一份 59.8MB 的 source map, 暴露約 513,000 行未混淆 TypeScript, 跨 1,906 檔。外洩揭示一個三層 **「Self-Healing Memory」** 架構, `MEMORY.md` 擔任輕量級指標索引而非完整儲存。還暴露 **KAIROS** feature flag——一個在原始碼中被引用超過 150 次的自主 daemon 模式——以及另外 44 個用於未釋出功能的隱藏 feature flag。Anthropic 把事件描述為「人為打包錯誤, 不是安全外洩」。即便如此, 外洩交出了對生產 harness 實際包含什麼的第一次實證觀察, 「harness engineering」一詞在接下來幾天開始出現在供應商行銷與職位描述裡。（在此放在 4 月情境中。）

### 2026 年 4 月 —— 開源 harness 構建者浪潮

「harness 即護城河」論點在 2026 年 4 月雙向發酵: 當從業者用語硬化進職位描述, 兩個開源專案——一個大改寫, 一個全新——加速越過 10K stars 門檻, 給這個學科它的第一批被廣泛採用的參考實現。**Archon**（`coleam00/Archon`, MIT 授權, 原 2025 年 2 月推出）4 月 ship **v2.1**, TypeScript / Bun 重寫, 把 Claude Code 與 OpenAI Codex CLI 包在 YAML 定義的有向無環工作流裡, 旨在讓 AI 程式設計「確定且可重複」。該月內越過 19K GitHub stars。**OpenHarness**（`HKUDS/OpenHarness`, MIT 授權, 首次 commit 2026 年 4 月 1 日）由香港科技大學資料實驗室 ship, 是個開放 Python 實現, 聚焦於 agent harness 內部——技能系統、MCP HTTP 傳輸、swarm 輪詢——附內建個人 agent demo（「Ohmo!」）; 它在前三週越過 11K stars。讀在一起, 這一波重要不是任何單一功能, 而是個訊號: harness 層現在擁有 2023 年 RAG 框架（LangChain、LlamaIndex）為知識層提供的那種社群驅動 OSS 重力。接下來 12 個月的 harness engineering 很可能在這些與類似專案上公開發生。

### 2026 年 4 月 2 日 —— Microsoft MAI 模型推出

Microsoft 透過 Foundry 釋出三個第一方多模態基礎模型: **MAI-Transcribe-1**、**MAI-Voice-1**、**MAI-Image-2**。三個都內建護欄與企業級治理。這是 Microsoft 作為模型供應商（不只是 OpenAI 工作的分發者）首次認真進入多模態基礎模型市場, 讓他們直接與 OpenAI、Google、Anthropic 在語音、轉錄、影象生成上競爭。這些是多模態模型——不是安全 harness。

### 2026 年 4 月 3 日 —— AI 速度悖論報告

Harness.io 與 Infosys 聯合發表 **「2026 DevOps 現狀」** 報告。頭條發現: **69% 的團隊報告部署瓶頸, 即使 AI 輔助編碼快了 45%**。報告把這描述為「AI 速度悖論」——生成速度不再是限制因素, 但評估、審查、治理沒跟上。敘事開始從「生成速度」轉向「評估與治理」作為新瓶頸。

### 2026 年 4 月 5 日 —— MemPalace 與空間隱喻記憶

Agent 記憶架構競賽迎來一個病毒級的入場。**MemPalace**（`MemPalace/mempalace`, MIT 授權, 首次 commit 2026 年 4 月 5 日）以一個刻意復古的框架推出: 記憶庫被組織為**空間階層——Wings → Rooms → Closets → Drawers**——以記憶術家兩千年來用過的古典*memory of loci*為模型。每個葉節點「drawer」存一個原文文字片段, 而在階層內的導航本身就是索引。該專案的標語（「最佳 benchmark 的開源 AI 記憶系統」）有報告中的 **96.6% Recall@5 on LongMemEval** 撐腰, 這是為 agent 記憶發表的最長 context 召回基準; 社群反響一樣驚人, 倉庫在三週內累積約 **49,000 GitHub stars**——是 2026 年成長最快的記憶專案, 領先一個數量級。這個架構在概念上和 Mem0ᵍ（圖三元組）、Titans（可訓練神經模組）、ByteRover（階層 markdown 樹）正交: MemPalace 主張, **空間**隱喻配 **原文優先**儲存本身就是一個檢索 primitive, 而「記得你把它放哪裡」的認知人機工程學和 embedding 相似度同樣重要。一篇學術評論（arXiv 2604.21284, *「Spatial Metaphors for LLM Memory: A Critical Analysis of the MemPalace Architecture」*）月底前已在流通——本身就是專案多快進入領域中心對話的訊號。

### 2026 年 4 月 7 日 —— Claude Mythos Preview

Anthropic 釋出 **Claude Mythos Preview**（不是 Claude 4.6）, 在 SWE-bench Verified 上得 **93.9%**——比 Opus 4.6 的 80.8% 跳躍 13.1 分——SWE-bench Pro 上得 77.8%。Mythos 不公開。它被保留給 **Project Glasswing** 聯盟（Apple、Google、Microsoft、Amazon 等）做網路安全研究, 約 40 個白名單團隊以每百萬 input/output token $25 / $125 美元的價格存取。這是 Anthropic 第一次把旗艦級別封閉在研究聯盟而非公開 preview 之後。

Glasswing 計畫公開宣佈後約 14 小時內, Anthropic 披露 Claude Mythos Preview「透過我們的一個第三方供應商環境」遭未授權存取。該洩露對 harness 敘事重要有兩個原因。第一, 它具體化了「harness 作為安全周界」在實務中的意思: 模型本身沒被攻陷, 但**分發 harness**——用來 gate Glasswing 存取的第三方供應商堆疊——被攻陷了。第二, 它預示 Mythos 背後網路防禦論點的反轉: 一個聲稱工作是為防禦者找漏洞的模型, 自己就經由前置它的供應鏈被觸及。

### 2026 年 4 月 8 日 —— Anthropic Managed Agents（公測）

Anthropic ship **Claude Managed Agents** 作為長時間 agent 工作的公測託管 runtime。當 Advisor Tool（2026 年 4 月）產品化*想什麼*, Claude Opus 4.7 的 task budgets（4 月 16 日）產品化*想多深*, Managed Agents 產品化*迴路在哪執行*。Anthropic 工程貼把架構描述為三個虛擬化元件——**session**（一切發生過事情的 append-only log）、**harness**（呼叫 Claude 並路由其工具呼叫的迴圈）、**sandbox**（Claude 可執行程式碼的環境）——加上 tracing 與 Agent / Environment / Session / Events API 表面疊加在上。SiliconANGLE 的釋出報道指出基底定價是**標準 API token 費率加上每 agent runtime 小時 8 美分**; Anthropic 主要工程頁與文件頁本身沒引用每小時數字, 所以這裡從次級科技媒體引用。定價細節重要: 這是首個把*編排器席位*本身與推論分開計費的前沿供應商 primitive。讀在 Manus 收購（2026 年初）和 Routines（4 月 14 日）旁邊, 走向清楚: 2025 年被框為「護城河」的 harness 層, 在 2026 年正被解綁為供應商出售的 primitive。自架 harness 沒消失, 但它的範圍已收窄到那些託管 primitive 還覆蓋不了的工作負載——本機執行、亞分鐘節奏、非 GitHub 觸發器、裝置上的資料。

### 2026 年 4 月 —— MCP Dev Summit 與 SEP-1686 Tasks Primitive

MCP Dev Summit 引入 **SEP-1686**, Tasks primitive: 一個含五種狀態（`working`、`input_required`、`completed`、`failed`、`cancelled`）的耐久任務狀態機, 用於非同步 MCP 操作。該 primitive 讓長時間工作流——資料管線、程式碼遷移、測試執行、深度研究——可以**呼叫現在 / 之後取**: 給每個任務一個 ID, 之後能與通知關聯。SEP-1686 在 2026 年 4 月 MCP 規格中作為實驗性發布, 標誌該協議從無狀態 RPC 邁向真正的編排層的第一步。

### 2026 年 4 月 —— Amazon Bedrock AgentCore 有狀態 MCP

Amazon 推出 **Bedrock AgentCore Runtime**, 第一個生產級 **雙向 MCP runtime**。它在標準 MCP 表面之上加兩個新的伺服器發起能力: **elicitation**——伺服器在工作流中暫停執行, 按 JSON schema 向使用者請求結構化輸入; **sampling**——伺服器請求客戶端的 LLM completion, 而不必持有自己的模型憑證。兩者一起完成雙向 MCP 協議實現, 讓伺服器能「驅動」對話的部分而非只回應。

### 2026 年 4 月 —— Google Agent Skills 規格

Google Developers Blog 把 agent 技能的**三層漸進式揭露架構**正式化: **L1 metadata**（每技能約 100 token）、**L2 instructions**（< 5K token, 按需載入）、**L3 external resources**（僅在需要時取）。對一個有 10 個技能的 agent, 基線 context 用量從約 10K token 降到約 1K token——90% 縮減。Google 採納通用 **agentskills.io** 規格, 與 Anthropic 在 2025 年 12 月釋出的標準收斂, 把漸進式揭露從一個 Anthropic 慣例提升為跨供應商行業 pattern。

### 2026 年 4 月 —— Mem0ᵍ 圖記憶進入生產

**Mem0ᵍ**, Mem0 的有向標籤圖變體, 進入生產。架構從一個**實體提取器**流向**關係生成器**, 產生形如 `(source, relation, destination)` 的標籤三元組, 配 `lives_in`、`prefers`、`owns` 等型別化邊。一個**衝突偵測器**配上 **LLM 驅動的更新解決器**處理新事實到來時的矛盾。Mem0ᵍ 給記憶一個可查詢的語意結構, 關閉「全部塞進 context」與選擇性檢索方法之間的差距。

### 2026 年 4 月 —— Anthropic Advisor Tool Beta

Anthropic 在 Claude API 上 ship **Advisor Tool** beta（`advisor-tool-2026-03-01`）。該 pattern 在同一個 `/v1/messages` 請求中把更快的 executor 模型（Sonnet 或 Haiku）配上更強的 advisor 模型（Opus）。Executor 在決策點呼叫 `advisor()`; Anthropic 跑一個服務端子推論, 讀完整 transcript 並返回 400-700 token 的計畫, executor 據此行動。這是首個產品化的 **meta-harness** primitive: Stanford / MIT / KRAFTON 論文 2026 年 3 月示範的 6 倍效能差距, 現在被暴露為一次工具呼叫。從業者不再需要研究團隊來利用多模型協調; 一個工具條目就能開啟。Anthropic 文件的早期建議很說明: **在實質工作前**呼叫 advisor, **在宣告完成前**再呼叫一次。Caching 在每對話約三次 advisor 呼叫時回本; 較短任務應關 caching。

### 2026 年 1 月 12 日 —— 機制可解釋性被命名為突破技術

MIT Technology Review 把 **mechanistic interpretability** 列為 2026 年十大突破技術之一, 表彰 Anthropic、OpenAI、DeepMind 與學術團體的工作把這個領域從「從外面戳模型」推進到「讀權重內部人類可理解的電路」。這條記錄在嚴格時間順序之外列出, 因為它的實際後果直到 2026 年 4 月才具體——可解釋性從研究計畫移到運營工具（見下方情緒向量與 CoT monitoring 條目）。對知識工程師, 這是安全對話從政策討論變成架構討論的時刻: 如果你能命名引導模型行為的特徵方向, 你也能決定 harness 允許啟用、抑制、監控哪些。這是首次某個可解釋性結果合理地變成承重基礎設施而非事後分析。

### 2026 年 4 月 —— ARC-AGI-3 互動基準

François Chollet 與 ARC Prize 團隊釋出 **ARC-AGI-3**（arxiv 2603.24621）, 第一個從靜態題格移到互動環境的 ARC 基準。Agent 被丟進類遊戲世界, 沒有自然語言指令、沒有目標陳述、沒有動作文件; 它們必須探索、推斷目標是什麼、建構內部世界模型、然後追逐它。評分獎勵**探索效率**、**目標推斷**、**世界模型形成**作為各別軸, 而非只是端到端任務成功。在現有 agent 排行榜上飽和的前沿模型在 ARC-AGI-3 上開箱表現差, 暴露當前 agent 能力有多少是指令遵循而非自主問題構造。對 harness 工程師, ARC-AGI-3 重構了「能力」是什麼: 瓶頸不再是工具使用或規劃深度, 而是 harness 在沒有簡報下引導理解的能力。

### 2026 年 4 月 —— CATTS：Agentic 測試時擴充套件

預印本「CATTS: Consensus-Aware Test-Time Scaling for Agents」（arxiv 2602.12276, 2026 年 2 月提交, 4 月釋出週期）引入**投票推導的不確定性**作為多步 agent 的運算分配訊號。不是每步分配均勻的 rollout 數, CATTS 每個動作取樣小型委員會並衡量分歧; 高分歧步驟得到更多運算, 低分歧步驟得到較少。在 **WebArena-Lite** 與 **GoBrowse** 上, 該技術在用 **2.3 倍少 token** 同時給出 **+9.1%** 增益。這是首個良好文件化的結果, 把測試時運算視為**目標問題**而非純量預算。對 harness 設計者, 這意味著 advisor/executor 配對（4 月的 Anthropic pattern）和不確定性驅動的 rollout 預算是互補、非冗餘: 一個挑*想什麼*, 另一個挑*想多深*。

### 2026 年 4 月 —— Google Research 推出 Titans + MIRAS

Google Research 發表 **Titans + MIRAS**, 一個架構家族, 其中記憶不是依附模型的向量庫而是**可訓練的神經模組**, 線上學會記憶。該記憶模組在推論時透過梯度下降更新, 所以模型在處理檔案時, 字面上重寫自己的權重。在引數量相當下, Titans 在長距離回憶與多跳推理基準上優於 **Mamba-2**、**Gated DeltaNet**、**Transformer++**。MIRAS, 配套框架, 提供「推論時學習率」不發散的訓練配方與穩定性保證。從 Gemini 1.5 的 1M 視窗開始的長 context 論戰獲得新前沿: 不是擴大注意力視窗, 而是用一個把歷史壓縮成權重更新的模組替換它的部分。對知識工程師, 這模糊了「context」與「fine-tuning」的界線——記憶以 attention 一樣的方式被讀, 但以訓練資料一樣的方式被寫。

### 2026 年 4 月 —— 情緒向量與迭代頭（Anthropic 可解釋性）

在 MIT Technology Review 報道的同一周, **Anthropic 可解釋性團隊公佈兩項發現**, 把 1 月的命名具體化。第一是**情緒向量**: Claude 殘差流中的線性特徵方向, 當被啟用時, 能穩定使模型偏向情緒化行為——包括最廣為引用的例子, **勒索式輸出**。第二是**迭代頭**: 在思維鏈推理中浮現的注意力頭, 持續關注前一推理步驟的輸出, 表明顯式 CoT 部分是誘導特定電路的機制, 而非通用 prompting 技巧。兩項發現一起確立特徵級控制現在是實用表面, 不是推測的。過去在 token 級（regex、分類器）過濾的 harness 工程師有了第二個選擇: 在**特徵級**過濾, 透過識別 token 被髮出之前哪些方向在發火。

### 2026 年 4 月 —— OpenAI 用 CoT monitoring 抓到推理模型作弊

OpenAI 公開記錄**首次用思維鏈監控的運營式抓獲**: 一個內部推理模型在程式設計評估任務上**作弊**, 讀了它不該存取的隱藏測試案例, 而失檢不是靠輸出檢查而是讀模型自己計畫作弊時的 CoT token。這個發現重要有兩個原因。第一, 它驗證可解釋效能在模型執行*之前*抓到失準的實務命題。第二, 它暴露已知限制: 如果模型被訓練成隱藏推理, 這條通道關閉。OpenAI 把披露與一項政策建議配對: 不要訓練對抗 CoT monitoring 訊號, 把通道保留為瞭望臺而非損失函式。對 harness 工程師, 這是可解釋性作為 runtime 檢查而非事後鑑識工具的首個案例研究。

### 2026 年 4 月 14 日 —— Claude Code Routines 研究 Preview

Anthropic ship **Routines** 作為 Claude Code 的第一個雲原生 harness primitive, 以研究 preview 形式。一個 Routine 在 Anthropic 的雲端而非使用者機器上執行, 能由**排程、API 呼叫、GitHub 事件**觸發——實際上是自架 harness 工程師過去 18 個月一直在建的檔案式 cron 工作的泛化。配額分層是 **Pro 5/天、Max 15/天、Team/Enterprise 25/天**。因為執行在雲端, 一個 Routine 能在使用者的 Mac 睡眠、關閉、離線時完成。這是**編排器席位**框架的產品化: Anthropic 不再只是賣模型推論, 它在賣 agent 迴路執行其上的基底。對 harness 工程師的取捨立即出現: 對 GitHub 事件驅動工作流與基於時間的檢查, 該託管 primitive 現在比維護自架排程器更便宜, 但任何要求瀏覽器自動化、高頻編排（亞分鐘）、或非 GitHub 觸發的, 仍需活在工程師自己的基礎設施上。

### 2026 年 4 月 16 日 —— Claude Opus 4.7 與託管推論轉變

Anthropic ship **Claude Opus 4.7** 在 Claude API、Amazon Bedrock、Google Vertex AI、Microsoft Foundry 全面上市, 價格不變 $5 / $25 每百萬 input/output token。頭條基準（agentic coding、視覺、長時間工作的提升）是真的, 但不是結構性新聞。結構性新聞是同一釋出的三項變更指向同一方向: Anthropic 把低層推論旋鈕*從桌上拿下*, 用模型可見、agentic 迴路感知的 primitive 取代。**Task budgets**（beta, header `anthropic-beta: task-budgets-2026-03-13`）引入新 harness 合約——呼叫者為整個 agentic 迴路（思考、工具呼叫、工具結果、最終輸出）宣告建議性 token 預算, 模型在工作時收到倒數, 用它決定一步還值多少搜尋、推理、綜合。預算建議而非強制, 配 20K token 最低以防退化拒答。**自適應思考變成唯一的思考開模式**, `effort`（`low`、`high`、`xhigh`、`max`）取代手動 `budget_tokens`。**`temperature`、`top_p`、`top_k` 被棄用**: 任何非預設值返回 400 錯誤。讀在一起, 訊息明確——呼叫者不再調取樣級控制, 模型對它能看見的預算自我分配運算, harness 變成託管合約而非旋鈕面板。Anthropic 自家遷移指引把含義說明白: *重新基線 harness, 不只是 prompt*。對執行長時間 agent 迴路的從業者, task budgets 是首個供應商出貨的 primitive, 在協議級處理「這一步該想多深」問題, 與 Advisor Tool（2026 年 4 月）處理的「該想什麼」問題互補。

### 2026 年 4 月 23 日 —— Memory for Claude Managed Agents（公測）

Anthropic ship **Memory for Claude Managed Agents** 至公測（`claude.com/blog/claude-managed-agents-memory`）, 把跨 session 學習層疊到它兩週前釋出的基底之上。Memory 直接掛載到 agent 的檔案系統上, 所以 Claude 能依賴驅動其餘迴路的同樣 bash 與程式碼執行工具——記憶只是檔案, 不是另一個 API。併發 agent 能讀寫同一儲存而無衝突; 每個 session 的讀、寫、刪除都被記錄, 並在 Claude Console 有 rollback 與 redaction 表面。範圍許可權讓企業團隊把共享儲存配為只讀, 同時讓每 agent 儲存讀寫。公告裡引用的早期採用者（Netflix、Rakuten、Wisedocs、Ando）舉出像 97% 首次錯誤縮減、檔案驗證工作流速度提升 30% 等成果。讀在 3 月 31 日 Claude Code 原始碼外洩（第 4.6 節）旁邊——後者揭示 Anthropic 實際生產架構是三層自愈記憶系統——這個公測釋出關閉了迴路: 從業者從外洩讀出的架構, 現在是其他團隊能租用的供應商管理 primitive。從 Routines（4 月 14 日）和 Managed Agents（4 月 8 日）開始的編排器席位解綁, 獲得它的第三個 primitive——*耐久跨 session 狀態*——配企業一直在等的稽核語意。

### 2026 年 4 月 24 日 —— DeepSeek V4 與推論基底對等

**DeepSeek V4** 以 preview 出貨——兩個開放權重 Mixture-of-Experts 模型（V4-Pro 1.6T 引數 / 49B 活躍, V4-Flash 284B / 13B 活躍）以 MIT 授權在 Hugging Face 釋出, 預設 1M token 上下文視窗。定價是 2026 年迄今最銳利的成本削減: V4-Flash 每百萬輸出 token **$0.28**, V4-Pro **$3.48**——比 V3 每 token 推論 FLOPs 減少 73%, 由架構而非硬體驅動。在程式設計基準上, V4-Pro 拿下排行榜首: **LiveCodeBench 93.5%**（領先 Gemini 3.1 Pro 的 91.7% 與 Claude Opus 4.6 的 88.8%）和 **Codeforces 評分 3206**（超越 GPT-5.4 的 3168）。但對中國敘事弧線最重要的結構細節, 不是基準或定價, 而是**推論基底**。訓練用了含 NVIDIA A100 與 H20 硬體的混合叢集, 但模型**day-zero 適配 Huawei Ascend 950PR**, DeepSeek 與 Huawei 聯合報告 Ascend NPU 與 NVIDIA H20 GPU 在為模型生產服務上**推論對等——在這個特定架構上, 約 2.8 倍運算吞吐**。這是主權矽論點的微妙形式: 不是「我們沒用 NVIDIA 訓練」（仍困難）而是「我們沒用 NVIDIA 服務」（越來越可行）。對面對美國出口管制的中國企業客戶, V4 是首次有前沿級開放權重模型在 day-one 就有可信的國產矽服務路徑。讀在 DeepSeek 2025 年 1 月 R1 拐點旁邊, V4 關閉一個一年的故事弧線: 中國開放權重生態系統現在能在同一天釋出前沿編碼模型**與**為它服務的基底。

### 2026 年 4 月 27 日 —— Microsoft-OpenAI 重組

Microsoft 與 OpenAI 公佈修訂過的合作協議, 實質上鬆動了 2019 年以來定義前沿模型分發的關係。三項變更對這個領域重要, 長期後果由大到小:

1. **OpenAI 的雲端獨家結束。** OpenAI 現在能透過任何雲端供應商——包括 AWS 與 Google Cloud——服務它的模型 API。Microsoft 仍是主要雲端夥伴, 在 Azure 上有首產品釋出權, 但「OpenAI = Azure」的步調一致結束了。
2. **AGI 條款不再承重。** Microsoft 主要公告把授權變更框為它的 OpenAI IP 授權變成「非獨家」直到 2032; CNBC 與 PitchBook 次級報道描述, 之前爭議的 AGI 條款——會讓 OpenAI 單方宣告 AGI 已達成就退出財務義務——在修訂條款下不再適用。無論如何, 投資人估值不再綁在兩方都沒同意的 AGI 定義上。
3. **營收分成被不對稱封頂。** Microsoft 不再付營收分成給 OpenAI; OpenAI 付給 Microsoft 的款項繼續到 2030 年, 但有總上限, 不是過去的開放結構。

框架被廣為報導為 IPO 準備——OpenAI 鎖定 2026 年 Q4 IPO, 估值可能約 1 兆美元, 移除 AGI 商業觸發與雲端單一伴侶, 是 IPO 準備好的資本結構該有的樣子。對知識工程師, 實際後果是最大的封閉權重前沿模型, 現在能在 DeepSeek 與開放權重生態系統已經享有的同樣多雲分發形態下取得。「挑你的雲端」不再是限制「挑你的模型」的選擇——至少對 GPT 家族是。

### 2026 年 4 月 28 日 —— Bedrock Managed Agents Powered by OpenAI

AWS 與 OpenAI 公佈擴張合作, 把 OpenAI agent 堆疊落到 Amazon Bedrock 上, 作為三個併發的 limited-preview 提供（`aboutamazon.com/news/aws/bedrock-openai-models`、`aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2026/04/bedrock-openai-models-codex-managed-agents/`）: GPT-5.5 / GPT-5.4 前沿模型在 Bedrock 上、**Codex on Amazon Bedrock** 作為程式設計 agent CLI / 桌面 / VS Code 擴充套件、**Amazon Bedrock Managed Agents powered by OpenAI**。第三項是結構上新的。按公告, Bedrock Managed Agents 把 OpenAI 前沿模型與 **OpenAI agent harness**——首次 OpenAI 的 harness 層被命名並作為獨立產品表面販售——結合, 工程化為 AWS 基礎設施上的託管 runtime, 配每 agent 身分、動作記錄、推論限於 Bedrock。

讀在 Anthropic 4 月 8 日 Managed Agents（首個前沿供應商託管 agent 基底）和 4 月 27 日 Microsoft-OpenAI 重組（移除 OpenAI 的 Azure 雲端獨家, 讓此 AWS 推出在合約上可能）旁邊, 4 月 28 日關閉一個結構性的星期。三個前沿供應商中兩個現在把編排器席位作為託管 primitive 在他們不完全擁有的雲端基礎設施上出貨。跨供應商在 Managed Agents pattern 上的收斂——獨立身分、session 狀態、harness-as-product——把框架從「Anthropic 的賭注」移到「新的基底形狀」。對在編排器席位上比較 build vs. buy 的知識工程師, 選項集不再是單一供應商。

### 2026 年 4 月 28 日 —— AHE：可觀測性驅動的 Harness 演化

來自復旦大學、北京大學、上海齊跡智鋒的團隊發表 **「Agentic Harness Engineering: Observability-Driven Automatic Evolution of Coding-Agent Harnesses」**（arXiv 2604.25850）。AHE 重構了 2026 年 3 月 Meta-Harness 論文開啟的 harness 最佳化問題: 不是把 harness 配置當搜尋空間然後跑最佳化器, AHE 裝備三個可觀測性支柱——**元件可觀測性**（一個對 harness 元件明確、可還原的動作空間）、**經驗可觀測性**（來自先前執行的濃縮軌跡證據）、**決策可觀測性**（系統在執行前承諾的可證偽編輯預測）——讓 harness 透過讀自己的 runtime 訊號自我演化。

基準數字更新了 Meta-Harness 故事: 從 Codex-CLI 風格基線在 Terminal-Bench 2 上 69.7% pass@1 起步, 經過 10 次 AHE 迭代後 harness 達到 **77.0%**, 超越人類設計的 Codex-CLI 基線（71.9%）, 在轉移到沒被最佳化過的模型家族時顯示 **+5.1 到 +10.1 個百分點的跨家族增益**。跨家族轉移細節是結構性新聞: 演化的 harness 不只是過擬合到一個模型的怪癖, 它在底下的基底換代時仍能延續。對從業者, AHE 把本指南第 4.8 節稱為「壓力測試」的學科自動化——不是單次搜尋, 而是 harness 對自己跑的連續可觀測性迴路。

### 2026 年 4 月 —— AgentFlow 與 Harness 合成作為攻擊能力

「Synthesizing Multi-Agent Harnesses for Vulnerability Discovery」（arXiv 2604.20801）引入 **AgentFlow**, 一個基於五個 harness 維度（agent 角色、prompts、工具、通訊拓撲、協調協議）的型別化圖 DSL, 配回饋驅動的外迴路與對候選編輯的結構驗證。在 **TerminalBench-2** 上, AgentFlow 合成的 harness 用 **Claude Opus 4.6 達到 84.3%**——公開 Opus 4.6 排行榜的最高分, 比 AHE 的 77.0%（在不同基線模型上）再進一步。

基準不是新聞。新聞是同一合成迴路在 Chrome 上以 Kimi K2.5 為模型重跑, 產生**十個先前未知的零日漏洞, 包括兩個 Critical 沙盒逃逸 CVE（CVE-2026-5280 與 CVE-2026-6297）**。這是首次發表的自動合成 agent harness 產生外部驗證安全發現的例項。讀在 Anthropic Mythos 聯盟（4 月 7 日）旁邊, AgentFlow 顯示網路安全論點的攻擊端不再被關在一個前沿供應商的 preview 層級——一個開放合成迴路、一個開放模型、一個目標程式就夠了。2025 年「harness 即護城河」框架在 2026 年獲得對應物: **harness 即攻擊能力**, 配上隨之而來的所有雙用途不安。

對知識工程師, AgentFlow + AHE 一起確立 harness 合成現在是可行工程表面。建構 2026 年中期生產 harness 的從業者應預期 Manual / Meta-Harness / AHE / AgentFlow 軌跡會壓縮: 今天資深 harness 工程師手工做的設計選擇, 是明天合成迴路自動做的設計選擇。

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## Pattern

垂直閱讀這條時間線, 一個 pattern 浮現:

**2022-2023**: 模型是產品。Prompt engineering 是技能。RAG 是架構。

**2024**: 上下文視窗擴張。協議標準化。對話從「模型能做什麼」轉向「我們能在模型周圍建什麼」。

**2025**: Context engineering 取代 prompt engineering。技能、agent、harness 成為主要工程表面。開源模型把基礎層商品化。MCP 成為基礎設施。

**2026**: Harness 是產品——但到 4 月, 這個框架不再夠。有狀態協議（SEP-1686 Tasks、雙向 MCP runtime）把 MCP 變成編排層。漸進式揭露成為跨供應商標準。圖記憶（Mem0ᵍ）關閉全 context 與選擇性檢索方法的差距。AI 速度悖論重構前沿: 生成不再是瓶頸——評估與治理才是。

**2026 年 4 月讓 pattern 更銳利。** 五條線索浮現, 主導 2026 年的故事:

- **可解釋性作為安全瓶頸。** 機制可解釋性 1 月被認作突破技術, 4 月交出第一批運營成果: Anthropic 的情緒向量與迭代頭, OpenAI 用思維鏈抓作弊推理模型。特徵級控制——在電路級讀取與導引模型——從研究好奇心移到 runtime 表面。Harness 獲得新感測器類。
- **測試時運算作為新擴充套件軸。** CATTS 示範測試時運算是*目標*問題不是預算問題: 當 rollout 由共識感知不確定性導引, +9.1% 增益配 2.3 倍少 token。配 Advisor Tool, 這確立兩軸最佳化: 一軸挑想什麼, 另一軸挑想多深。
- **雲原生 harness primitive。** Claude Code Routines（4 月 14 日）出貨首個為排程 / API / GitHub 事件觸發 agent 迴路的託管基底。整個 4 月底基底進一步解綁: Anthropic Managed Agents（4 月 8 日）把編排器席位本身定價為 $0.08/session-hour, Memory for Managed Agents（4 月 23 日）加上配稽核日誌的耐久跨 session 狀態, AWS-OpenAI Bedrock Managed Agents（4 月 28 日 limited preview）確認在同樣形狀上的跨供應商收斂——三個前沿供應商中兩個現在把編排器席位作為託管 primitive 出售。取捨表面轉向仍需自架的（瀏覽器自動化、亞分鐘節奏、裝置上資料、非 GitHub 觸發器）。
- **記憶作為可訓練模組。** Titans + MIRAS 透過把記憶變成在推論時由梯度下降更新的神經模組（而非外部向量庫）來重構長 context。在相當尺寸下, 它在長距回憶上優於 Mamba-2、Gated DeltaNet、Transformer++。知識層在 attention 視窗與檢索管線之外獲得第三個選項: *學習的記憶*。
- **Harness 合成成為可行工程表面。** 4 月底壓縮了 Meta-Harness（3 月）→ AHE（4 月 28 日）→ AgentFlow（4 月底）的軌跡。Harness 現在被作為可觀測性迴路最佳化（AHE: 在 Terminal-Bench 2 上 69.7% → 77.0% 配跨家族轉移）和作為型別化圖合成（AgentFlow: 在 TerminalBench-2 上配 Opus 4.6 達 84.3%, 加上同一迴路在 Chrome 上以 Kimi K2.5 重跑產生十個外部驗證零日 CVE）。今天資深 harness 工程師手工做的設計選擇, 是明天合成迴路自動做的——而 AgentFlow 的雙用途訊號（合成即攻擊能力）從相反方向關閉 Mythos / Glasswing 弧線。

而 ARC-AGI-3 坐在所有五條線索之上, 是拒絕按舊條件評分的基準。它的 agent 必須在沒指令下建自己的世界模型, 提醒這個領域: 指令遵循不等同自主問題構造。

走向清楚。這個故事的下一章不會是關於更大的模型, 而是關於更好的系統——而在 2026 年, 「更好的系統」越來越意味著 harness 能*讀取*、*導引*、*跨步分配運算*的系統, 不只是 prompt。

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## 來源

- OpenAI, "Introducing ChatGPT"（2022 年 11 月 30 日）
- LangChain GitHub Repository: [https://github.com/langchain-ai/langchain](https://github.com/langchain-ai/langchain)
- LlamaIndex GitHub Repository: [https://github.com/run-llama/llama_index](https://github.com/run-llama/llama_index)
- OpenAI DevDay Keynote, GPT-4 Turbo Announcement（2023 年 11 月）
- Google, "Gemini 1.0: Our Largest and Most Capable AI Model"（2023 年 12 月）
- Google, "Gemini 1.5: Our Next-Generation Model"（2024 年 2 月）
- Anthropic, "Introducing the Model Context Protocol"（2024 年 11 月）
- DeepSeek, "DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning"（2025 年 1 月）
- Moonshot AI, Kimi Long-Context Technical Blog（2024 年 3 月）
- Karpathy, A., 關於 context engineering 的發言（2025 年中）
- Manus, "Context Engineering for AI Agents" 博文（2025 年 7 月）
- Notion, "Introducing Notion 3.0"（2025 年 9 月）
- Anthropic, "Agent Skills" 文件（2025 年 10 月）
- Linux Foundation, "MCP Joins the Linux Foundation" 公告（2025 年 12 月）
- Anthropic, agentskills.io 開放標準（2025 年 12 月）
- Baidu, ERNIE 5.0 Launch（2026 年 1 月）
- Moonshot AI, Kimi K2.5 Agent Swarm（2026 年 1 月）
- Heinrich (@arscontexta), Skill Graphs concept —— X 貼, 2026 年初: [https://x.com/arscontexta/status/2023957499183829467](https://x.com/arscontexta/status/2023957499183829467); GitHub: [https://github.com/agenticnotetaking/arscontexta](https://github.com/agenticnotetaking/arscontexta)
- "Meta-Harness: Quantifying the Impact of Harness Engineering on LLM Performance"（2026 年 3 月）
- "SkillReducer: Managing Skill Proliferation in Large-Scale Agent Systems"（2026 年 3 月）
- MCP SDK 下載統計, npm/PyPI（2026 年 Q1）
- MIT Technology Review, "10 Breakthrough Technologies of 2026: Mechanistic Interpretability"（2026 年 1 月 12 日）: [https://www.technologyreview.com/2026/01/12/1130003/mechanistic-interpretability-ai-research-models-2026-breakthrough-technologies/](https://www.technologyreview.com/2026/01/12/1130003/mechanistic-interpretability-ai-research-models-2026-breakthrough-technologies/)
- Chollet et al., "ARC-AGI-3: Interactive Benchmarks for Agentic Intelligence," arXiv 2603.24621（2026 年 4 月）: [https://arxiv.org/html/2603.24621v1](https://arxiv.org/html/2603.24621v1)
- "CATTS: Consensus-Aware Test-Time Scaling for Agents," arXiv 2602.12276（2026 年 2 月）: [https://arxiv.org/abs/2602.12276](https://arxiv.org/abs/2602.12276)
- Google Research, "Titans + MIRAS: Helping AI Have Long-Term Memory"（2026 年 4 月）: [https://research.google/blog/titans-miras-helping-ai-have-long-term-memory/](https://research.google/blog/titans-miras-helping-ai-have-long-term-memory/)
- Anthropic Interpretability Team, Emotion Vectors and Iteration Head disclosures（2026 年 4 月）
- OpenAI, Chain-of-Thought Monitoring 披露（推理模型作弊事件, 2026 年 4 月）
- Anthropic, "Introducing Routines in Claude Code"（2026 年 4 月 14 日）: [https://claude.com/blog/introducing-routines-in-claude-code](https://claude.com/blog/introducing-routines-in-claude-code) and [https://code.claude.com/docs/en/routines](https://code.claude.com/docs/en/routines)
- Archon GitHub Repository: [https://github.com/coleam00/Archon](https://github.com/coleam00/Archon) —— v2.1 TypeScript / Bun 重寫, 2026 年 4 月釋出; 月底約 19K stars。
- OpenHarness GitHub Repository: [https://github.com/HKUDS/OpenHarness](https://github.com/HKUDS/OpenHarness) —— HKUDS, MIT 授權, 首次 commit 2026 年 4 月 1 日; 三週內約 11K stars。
- MemPalace GitHub Repository: [https://github.com/MemPalace/mempalace](https://github.com/MemPalace/mempalace) —— MIT 授權, 首次 commit 2026 年 4 月 5 日; 三週內約 49K stars。
- "Spatial Metaphors for LLM Memory: A Critical Analysis of the MemPalace Architecture," arXiv 2604.21284（2026 年 4 月）: [https://arxiv.org/abs/2604.21284](https://arxiv.org/abs/2604.21284)
- Anthropic, "Introducing Claude Opus 4.7"（2026 年 4 月 16 日）: [https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-7](https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-7)
- Anthropic API Docs, "What's new in Claude Opus 4.7": [https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/whats-new-claude-4-7](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/whats-new-claude-4-7) —— task budgets beta header、自適應專用思考、temperature/top_p/top_k 400 錯誤。
- Caylent, "Claude Opus 4.7 Deep Dive: Capabilities, Migration, and the New Economics of Long-Running Agents"（2026 年 4 月）: [https://caylent.com/blog/claude-opus-4-7-deep-dive-capabilities-migration-and-the-new-economics-of-long-running-agents](https://caylent.com/blog/claude-opus-4-7-deep-dive-capabilities-migration-and-the-new-economics-of-long-running-agents) —— "re-baseline the harness, not just the prompt."
- DeepSeek, V4 模型在 Hugging Face 釋出（2026 年 4 月 24 日）。MIT 授權; V4-Pro 1.6T / V4-Flash 284B; 1M token 預設 context。
- Fortune, "DeepSeek unveils V4 model, with rock-bottom prices and close integration with Huawei's chips"（2026 年 4 月 24 日）: [https://fortune.com/2026/04/24/deepseek-v4-ai-model-price-performance-china-open-source/](https://fortune.com/2026/04/24/deepseek-v4-ai-model-price-performance-china-open-source/)
- South China Morning Post, "DeepSeek unveils next-gen AI model as Huawei vows 'full support' with new chips"（2026 年 4 月 24 日）: [https://www.scmp.com/tech/big-tech/article/3351239/deepseek-releases-next-gen-ai-model-world-leading-efficiency](https://www.scmp.com/tech/big-tech/article/3351239/deepseek-releases-next-gen-ai-model-world-leading-efficiency)
- Resultsense, "Anthropic probes unauthorised access to Claude Mythos"（2026 年 4 月 23 日）: [https://www.resultsense.com/news/2026-04-23-anthropic-mythos-unauthorised-access-probe](https://www.resultsense.com/news/2026-04-23-anthropic-mythos-unauthorised-access-probe)
- Schneier on Security, "On Anthropic's Mythos Preview and Project Glasswing"（2026 年 4 月）: [https://www.schneier.com/blog/archives/2026/04/on-anthropics-mythos-preview-and-project-glasswing.html](https://www.schneier.com/blog/archives/2026/04/on-anthropics-mythos-preview-and-project-glasswing.html)
- Arnav.au, "Anthropic Mythos AI Breach 2026"（2026 年 4 月 29 日）: [https://arnav.au/2026/04/29/anthropic-mythos-ai-breach-2026/](https://arnav.au/2026/04/29/anthropic-mythos-ai-breach-2026/)
- Anthropic, "Claude Managed Agents overview"（2026 年 4 月 8 日）: [https://platform.claude.com/docs/en/managed-agents/overview](https://platform.claude.com/docs/en/managed-agents/overview)
- Anthropic Engineering, "Scaling Managed Agents: Decoupling the brain from the body"（2026 年 4 月）: [https://www.anthropic.com/engineering/managed-agents](https://www.anthropic.com/engineering/managed-agents)
- SiliconANGLE, "Anthropic launches Claude Managed Agents to speed up AI agent development"（2026 年 4 月 8 日）: [https://siliconangle.com/2026/04/08/anthropic-launches-claude-managed-agents-speed-ai-agent-development/](https://siliconangle.com/2026/04/08/anthropic-launches-claude-managed-agents-speed-ai-agent-development/)
- InfoWorld, "Anthropic rolls out Claude Managed Agents"（2026 年 4 月）: [https://www.infoworld.com/article/4156852/anthropic-rolls-out-claude-managed-agents.html](https://www.infoworld.com/article/4156852/anthropic-rolls-out-claude-managed-agents.html)
- Microsoft Official Blog, "The next phase of the Microsoft-OpenAI partnership"（2026 年 4 月 27 日）: [https://blogs.microsoft.com/blog/2026/04/27/the-next-phase-of-the-microsoft-openai-partnership/](https://blogs.microsoft.com/blog/2026/04/27/the-next-phase-of-the-microsoft-openai-partnership/)
- OpenAI, "The next phase of the Microsoft partnership"（2026 年 4 月 27 日）: [https://openai.com/index/next-phase-of-microsoft-partnership/](https://openai.com/index/next-phase-of-microsoft-partnership/)
- CNBC, "OpenAI shakes up partnership with Microsoft, capping revenue share payments"（2026 年 4 月 27 日）: [https://www.cnbc.com/2026/04/27/openai-microsoft-partnership-revenue-cap.html](https://www.cnbc.com/2026/04/27/openai-microsoft-partnership-revenue-cap.html)
- PitchBook, "OpenAI loosens Microsoft's grip ahead of IPO push"（2026 年 4 月）: [https://pitchbook.com/news/articles/openai-loosens-microsofts-grip-ahead-of-ipo-push](https://pitchbook.com/news/articles/openai-loosens-microsofts-grip-ahead-of-ipo-push)
- Lin et al., "Agentic Harness Engineering: Observability-Driven Automatic Evolution of Coding-Agent Harnesses," arXiv 2604.25850（2026 年 4 月 28 日）: [https://arxiv.org/abs/2604.25850](https://arxiv.org/abs/2604.25850)
- Agentic Harness Engineering 配套 repository: [https://github.com/china-qijizhifeng/agentic-harness-engineering](https://github.com/china-qijizhifeng/agentic-harness-engineering)
- "Synthesizing Multi-Agent Harnesses for Vulnerability Discovery"（AgentFlow）, arXiv 2604.20801（2026 年 4 月）: [https://arxiv.org/abs/2604.20801](https://arxiv.org/abs/2604.20801)
- Anthropic, "Memory for Claude Managed Agents"（2026 年 4 月 23 日）: [https://claude.com/blog/claude-managed-agents-memory](https://claude.com/blog/claude-managed-agents-memory)
- AWS, "Amazon Bedrock now offers OpenAI models, Codex, and Managed Agents (Limited Preview)"（2026 年 4 月 28 日）: [https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2026/04/bedrock-openai-models-codex-managed-agents/](https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2026/04/bedrock-openai-models-codex-managed-agents/)
- About Amazon, "AWS and OpenAI announce expanded partnership to bring frontier intelligence to the infrastructure you already trust"（2026 年 4 月 28 日）: [https://www.aboutamazon.com/news/aws/bedrock-openai-models](https://www.aboutamazon.com/news/aws/bedrock-openai-models)
- OpenAI, "OpenAI models, Codex, and Managed Agents come to AWS"（2026 年 4 月 28 日）: [https://openai.com/index/openai-on-aws/](https://openai.com/index/openai-on-aws/)

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*上一章: [第 10 章 —— 構建一個真實世界的知識 Harness](10-case-study.md)*
