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Auto Agent System - Part 2 - Harness 引擎:多模型容錯、自我修正與 LLM 評審
深入 agent_auto_system 的心臟——Harness 引擎。從第一個 PR「解析被 markdown 包住的 JSON」開始,一路講到跨模型 fallback 重試(PR #3)、驗證失敗後的自我修正、獨立 LLM 評審打分,以及每次執行的 token/成本追蹤。這是把 LLM 這匹野馬套上挽具的完整工程。
Auto Agent System - Part 1 - 系統總覽:一個 CrewAI 多代理自動化平台如何運作
從 0 認識 agent_auto_system:一個用 CrewAI 打造、能透過 API 與網頁介面定義並執行 AI 自動化任務的平台。本篇拆解它的整體架構、11 種任務類型、最核心的 Harness 引擎層,以及一個請求從按下按鈕到拿到結果的完整資料流。
Harness 工程入門指南:AI 時代的基礎設施自動化
深入探討 Harness 在 AI 時代的角色,從基本概念、核心功能到實戰應用,幫助工程團隊建立高效的自動化部署流程,加速 AI 應用的上線速度。