`ExternalCodingRunner` 是 Looplane 的第二條 runtime lane：外部 coding CLI 擁有自己的 model loop 與 credential，Looplane 只交付任務與 disposable clone，再把回傳 patch 當成不受信任輸入，重跑 path audit、verification 與 source invariant。它是有明確 capability boundary 的 handoff，不是另一種 `ModelProvider`。
Dynamic workflows 讓 Claude 把多代理編排寫成 JavaScript 腳本、交給 runtime 在背景執行，單次最多 1,000 個 agent、可存成 /<name> 指令重跑。本文拆解觸發方式、儲存流程、codebase audit／大遷移／交叉查證研究三種場景，以及與 Agent Teams 的分工和成本陷阱。
AG2 延續 AutoGen 的 ConversableAgent 心智模型：agent 透過訊息協作，GroupChatManager 再用 round-robin、manual、random 或 LLM 決定下一位發言者。
七套工具不是同一類產品：LangGraph、MAF 與 Mastra偏耐久工作流，CrewAI 與 AG2 偏多 agent 協作，Pydantic AI 偏型別化 Python agent，DSPy 則用資料與 metric 最佳化整個 AI 程式。先選控制模型，再選框架。
Kubernetes 的核心不是 YAML，而是 API objects、controllers 與 reconciliation loop；它管理 workload lifecycle，卻不自動解決 application state、資料一致性與組織治理。
微軟 AI-500、AB-620、AB-100、NVIDIA NCP-AAI、Claude CCAR-F 這五張證照都考多 agent 架構，交集是七件事：編排拓樸、A2A 與 MCP、每個 agent 的身分邊界、三層記憶、可觀測性與 agent replay、人在迴圈、四個介入點的 guardrail。但同一件事四家用四個名字，而且各自有無法互相轉移的獨有考點——微軟命名了四種 context window 失效模式、NVIDIA 有 7% 綁死自家 NeMo 與 NIM、Claude 考 stop_reason 這種 SDK 層細節。另外修一個常見誤解：Google PMLE 滿篇「Agent Platform」是 Vertex AI 改名，不是多 agent 考點。
個人怎麼接工具是偏好問題，組織怎麼接是治理問題——誰能碰什麼資料、金鑰放哪、成本算誰的。Anthropic 自己公布的十個團隊使用紀錄裡有個好指標：安全工程團隊佔了整個 monorepo 自訂 slash command 的 50%。採用不是均勻擴散的，它先在會自己造工具的團隊裡起飛。
背景 agent 把「你盯著它跑」換成「它自己跑完開 PR」。三家的做法收斂到同一組零件：隔離環境、外部觸發（issue、Slack、Linear）、產出是 PR。真正的新問題是你變成瓶頸——五個 agent 同時跑完，五份 diff 排隊等你讀，而它們互相不知道彼此存在。
最後一週的講題是「self-running, self-improving software systems」。前九週的零件其實都出現過：確定性驗證迴圈、可寫回的 skill、背景 agent、集中治理。課程投影片有個容易被忽略的比例——寫程式只佔工程時間的 30%，另外 70% 是把它跑在 production 上。
Salesforce 從兩萬個部署得到的數字：agent 有 90% 的工作發生在上線之後，跟傳統軟體剛好相反。Stripe 每週合併 1,300 個零人類手寫的 PR，靠的是環境而不是模型。附六家公司的橫向比對。
Microsoft、OpenAI、Salesforce、Stripe 等七個獨立案例講出同一句話：可靠性來自模型周圍的工程。而「把確定性的部分還給程式碼」已經被四家公司各自做成產品——Agent Script、Procedures、runtime、blueprints。
每步 99% 準確率、跑 100 步，無錯完成率只剩 36%——錯誤複利是結構問題，不是 prompt 能調掉的。分散式系統的 supervisor tree、bulkhead、circuit breaker、saga、durable execution 幾乎可一對一搬進 agent 編排；但 LLM 多了一種傳統系統沒有的故障——不會 crash 的語意錯誤，得靠 Inspector agent（recover 96.4%）與冗餘投票（MAKER 百萬步零錯誤）補上。
Claude Octopus 是一個 Claude Code plugin，能同時叫 Codex、Gemini、Copilot、Qwen、Ollama、Perplexity、OpenRouter 和 Claude 一起看同一份 code，用 75% 共識門檻找單模型的盲點。內建 32 個 persona、48 個 /octo:* slash commands、51 個 skill、以及 Dark Factory 全自動 spec-to-code 管線。
oh-my-claudecode（OMC）在 Claude Code 上加了 8 種協作模式、19 個專業 Agent、跨模型調度（Claude + Codex + Gemini），讓單人 CLI 工具變成多 Agent 開發平台。支援 Deep Interview 需求釐清、Smart Model Routing 省 30-50% token、rate limit 自動恢復。
oh-my-openagent（OmO）把 OpenCode 從單一 LLM 工具變成多模型 Agent 團隊——Opus 當主力、GPT-5.2 當架構師、Gemini 做前端、Sonnet 查文件，一個 ultrawork 關鍵字觸發全員並行。48K stars，UltraWorkers 生態系中最早建立多 Agent 編碼模式的專案。
Google 整理了八種 multi-agent 設計模式：從最簡單的 Sequential Pipeline 到可組合的 Composite Pattern。不是越複雜越好——選對模式比堆 agent 重要。
LangGraph 把 LLM 工作流程建模成有向圖，解決多輪迭代、條件分支、平行執行這些用線性 pipeline 做很痛的問題。
單一 RAG Agent 處理所有查詢會遇到知識邊界和效能瓶頸。Multi-Agent RAG 把檢索任務分派給多個專業化 Agent，每個 Agent 有自己的知識庫和檢索策略，由中央 Orchestrator 協調合併結果。