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💡 内容总结 9张图拆解DeepSeek Harness架构：插件化设计、Cordis微内核热插拔、CTX总线三链执行，定位与Claude Code不同

💡 内容总结 阿里巴巴发布Agent自进化Survey，系统梳理自进化方法分级，指出当前研究集中在L3层级并提出未来发展方向

💡 内容总结 深度解析DeepSeek Harness定位，它是Agent运行底盘而非普通聊天产品，解决工具调用、上下文管理、容错恢复等核心问题

💡 内容总结 保姆级DeepSeek Harness教程，涵盖安装、API配置、四种运行模式，5分钟即可跑通第一个Agent任务

💡 内容总结 综述Code as Agent Harness，代码从生成产物演变为执行层基础设施，串联规划、记忆、工具、执行四层架构

💡 内容总结 调研Self-Evolving Agent论文泛滥现象，按Skill evolution和Policy evolution分类推荐高star开源代表作

💡 内容总结 斯坦福CS329A《Self-Improving AI Agents》系列课程概述，从大模型扩展规律出发讲解Agent如何从聊天机器人走向自主任务执行

💡 内容总结 NUS提出SkillGLoW，指出Agent技能存储不应是单任务或全局文档，而是一簇相关任务共享的解题过程procedural knowledge

💡 内容总结 混元论文Environment Evolution for Terminal Agents，解决Agent RL中高-quality Environment稀缺问题，从4.7万环境过滤至127个有效环境

💡 内容总结 上海AI Lab发布HoH框架，用Harness组织规划-编码-测试迭代循环，让Coding Agent稳定运行70天完成游戏开发长周期任务