OMP agent loop：為什麼需要兩層 while？外層的「停了就再被 steering 打醒」在做什麼
omp 的 runLoopBody 用雙層 while：內層跑 model call → tool call 的核心節奏；外層在 agent 本想停下時，排空 queued steering / follow-up / asides，決定要不要再跑一輪。這設計解決了「使用者在 model 跑時打字」與「背景任務悄悄塞訊息」的交付時機問題。
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18 篇文章Cloudflare AI Stack 導讀：在 Workers 上做 AI、RAG 和 agent
Cloudflare AI Stack 這條系列回答 AI app 的基礎設施問題：模型怎麼跑、gateway 怎麼控、RAG 怎麼做、agent 怎麼持續執行、memory 怎麼治理、browser/sandbox/secrets 怎麼接進產品。
Cloudflare Edge Platform 導讀：把網站和 app 跑在 Cloudflare 上
Cloudflare Edge Platform 這條系列回答一個產品問題：怎麼用 Workers、D1、KV、R2、Durable Objects、Queues、Workflows、Cache、Images、Email、Turnstile、Observability、Browser Run、Containers，把網站或 app 跑起來、跑穩、跑便宜。
screenshot-to-code 怎麼把截圖變程式碼：Agent Loop、素材裁切、視覺驗證
screenshot-to-code 不是一步到位的截圖轉碼工具。核心是一個最多 30 步的 Agent Loop，搭配 7 個工具——從截圖裁切真實素材、用 Playwright 自我驗證、到同時跑 4 個模型讓使用者選最好的版本。GitHub 74,500+ stars，MIT License。
MoE 為什麼贏：從 Ornith 到 MiniMax，2026 年前沿模型都在用的架構
2026 年幾乎所有前沿開源模型都是 MoE 架構：Ornith 35B 只啟用 3B 打贏 31B dense、MiniMax M3 用 456B 總量但 45.9B 啟用拿下 SWE-bench Pro 59%、DeepSeek V4 用 1.6T 總量但 49B 啟用。這篇用四個案例解釋 MoE 為什麼在 coding 和 agentic 任務上佔據主流。
Transformer 與 Attention：模型怎麼決定該看哪些字
Transformer 的核心是 self-attention：對每個 token，模型算出它跟其他所有 token 的相關程度，然後按權重加總。這讓模型能跨越距離抓到「it 指的是 cat 不是 mat」這種關係，也是它處理長文的基礎。
Agent Platform：開源 AI Workflow Control Plane 深度解析（一）— 架構與定位
Agent Platform 把 AI agent 從「空白聊天視窗」升級為「可定義、可版本化、可觀測、可驗證、可改進」的結構化工作流平台，內建 Deep Research seed flow 示範完整閉環。
台股研究 Agent 實戰系列（篇 2）：LangGraph 並行架構——五個分析師同時開工
五個 analyst 在同一個 superstep 並行 fan-out，延遲是 max 不是 sum；回測與 reflection 擋在 synthesis 前面，讓 LLM 只能解釋已存在的證據。
CS336 Lecture 3：Transformer 架構很多，真正穩定的預設值其實很少
第三講比較大量現代 LLM 後得到的不是一張最佳架構配方，而是一組保守共識：pre-norm、RMSNorm、無 bias、SwiGLU、RoPE，以及少數值得偏離預設的推論與穩定性設計。
Technical PM 面試攻略：從 API 設計到架構理解
Technical PM 面試不要求你寫 production code，但你要能讀懂 trade-off。核心能力：API 設計的基本思維（RESTful、版本控制、錯誤處理）、系統架構的 high-level 理解（微服務、資料庫選型、快取策略）、與工程師協作的溝通模式（RFC 流程、技術 spec review），以及在技術限制下做產品決策的能力。
Claude Certified Architect Professional（CCAR-P）備考路徑：有 28% 不考技術
CCAR-P 是 Anthropic 四張裡最貴也最資深的一張（$175、63 題、120 分鐘）。七個領域裡最重的是 Integration 19%，但真正讓它跟系列其他證照不同的是另外兩塊——Governance, Safety & Risk Management 14% 與 Stakeholder Communication & Lifecycle Management 14%，合計 28% 考的是法遵、風險、需求訪談與交付生命週期，不是寫程式。官方點名 GDPR、HIPAA、FedRAMP，並在 Intended Audience 明講「不適合入門開發者，也不適合只寫 prompt 而不負責系統設計的人」。
微軟 AB-100 備考路徑：架構師那張，別照官方頁面那段簡介準備
AB-100 是微軟 agent 線的架構師版，三塊權重 25-30 / 25-30 / 40-45，重心在部署與治理。它的 outline 幾乎全是 design、recommend、propose 這類動詞——考的是情境判斷而不是實作。三個要先知道的：官方考試頁的簡介段落是錯的（寫成資訊保護與 DLP 的樣板文，我逐字驗過），準備要以 study guide 為準；它有免費練習測驗，是微軟三張 agent 證照裡唯一有的；官方列了 15 張可用的 associate 證照但沒有一張是必要條件。官方規格：$165、僅英文、及格 700、效期一年。
PostgreSQL 就夠了？別急著上專用資料庫
大部分團隊不需要五種資料庫。PostgreSQL 的擴充生態已經能覆蓋快取、佇列、全文搜尋、向量搜尋，但真正的判斷標準不是「能不能做」，而是「維運成本 vs 效能需求」的交叉點在哪裡。
OpenClaw 參考篇：Pi 已經被吸收掉了——內建 runtime 現在就叫 openclaw
「OpenClaw 是 Pi 的 Gateway 殼」這個說法已經過期。官方文件現在寫的是：內建 runtime id 是 openclaw，而 pi 是會被正規化掉的 legacy 別名，「已經沒有外部 agent 框架套件」。留下的第三方 pi 相關依賴只剩一個終端機元件工具包。
AI Agent 架構模式完整指南：從三支柱到 Multi-Agent 的系統化導航
AI Agent 不是一個技術，是一整個架構體系。本文是系統化導航：從 Agent 三支柱（Context/Cognition/Action）出發，穿過 AI 工程三階段演化（Prompt → Context → Harness），到八種 Multi-Agent 設計模式和生產級 Harness 基礎設施。每個主題都有對應專文深入。
Modular RAG Pipeline：把 RAG 設計成可組合的 DAG
RAG 不是固定的三步流程，而是一組可以動態啟用、跳過、重排的步驟。Pipeline as Code 讓系統在不重新部署的情況下調整行為。
RAG 的三個世代：從 Naive 到 Modular
Naive RAG 夠用但有很多問題，Advanced RAG 針對性修補，Modular RAG 重新架構讓系統可組合、可配置。了解三個世代，才能理解現代 RAG 系統為什麼長這樣。
RAG vs Fine-tuning：不是非此即彼
RAG 和 Fine-tuning 解決的是不同問題。RAG 給模型新知識，Fine-tuning 改變模型的行為風格。大多數情況是兩者都用，而不是選一個。