Harness Engineering — Agent 不好用，也许不是模型的问题
同一个模型，只改 Agent Harness，性能从 Top 30 到 Top 5。Harness Engineering 到底是什么？和 Context Engineering 什么关系？以及 The Bitter Lesson 再思考。
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Agent 系统中的 Prompt Caching 设计（下）：上下文管理与子代理架构
深入分析 AI Agent 的上下文管理策略：Context Rot 问题、Cache-Safe Compaction、Plan 模式演进、文件系统作为延展记忆、子代理 Cache 友好设计，以及 The Bitter Lesson。
Agent 系统中的 Prompt Caching 设计（上）：Cache 破坏、Prompt 布局与工具管理
深入分析 AI Agent 为什么比 Chatbot 更需要 Prompt Caching，什么操作会破坏 Cache，以及 Claude Code、Manus、OpenAI Codex 在 Prompt 布局和工具管理上的 Cache-aware 设计实践。
理解 KV Cache 与 Prompt Caching：LLM 推理加速的核心机制
深入理解 KV Cache 的原理、Prefill/Decode 两阶段与 Compute Bound/Memory Bound 的关系，以及 Prompt Caching（前缀缓存）如何实现推理加速和成本节约。