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Graph Engineering 多Agent 生产化组织架构，真的学不完…
Anthropic 在 Building Effective Agents 里把这个问题讲得很清楚:Agent 不是裸模型，而是模型加一整套运行环境。涉及钱、权限、客户数据、合规结论、生产发布、不可逆操作时，都应该默认设置人工确认点。
图工程详解
真正在现实世界中站得住脚的AI系统不会让模型在每一步都自由选择下一步行动。工程师称之为图工程。Harness Engineering 给AI它能在其中工作的环境。
Graph Engineering：别再让你的 AI Agent 排队了
你有没有遇到过这种情况：部署了 5 个 AI Agent，结果它们像早高峰地铁站一样排队等待，一个干完另一个才能开始？这不是 Agent 不够聪明，而是架构出了问题。
轻松大规模跑 GNN：开源分布式 GraphFlow 简介
电信网络正从人工运维走向完全自主。Google Cloud 认为传统规则和普通 ML 都撑不起这个转变：ML 能从海量数据里发现规律，但理解不了网络系统本身；AI Agent 能推理，却无法直接消化网络里数十亿个数据点。
一文讲清Graph Engineering
Loop Engineering（循环工程）大约火了六周，随后技术圈的关注点便转移了。7月18日，OpenClaw 的开发者 Peter Steinberger 在社交媒体上发出了一句只有九个单词的问题：“我们现在还在讨论 Loop，还是已经转向 Graph 了？