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A2A 协议的任务生命周期：Message 与 Task 的分工、Agent Card 字段结构与任务状态机
当两个 Agent 分属不同公司、不同框架、互相看不到对方代码时，它们怎么互相发现、怎么把一件事委托出去、怎么追踪进度和交付结果？这一期从 A2A 协议的"任务生命周期"文档出发，逐层拆开 Message 与 Task 的分工、contextId 的作用、任务状态机与不可变性原则、Agent Card 的完整字段结构，以及流式与推送两种交付机制。
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从 Copilot 到 Chief of Staff：企业 AI 应用范式的一次系统追问
The Loop 011 讨论了 Agent 稳定性的技术层面，这一期回到更高的追问：当一家企业深度使用 AI 之后，工作的默认起点会变成什么样？沿着 Customer Zero、Skill 蒸馏、Prescriptive Sales、"My Day" 工作流、Palantir Ontology、嵌入式采用这条线，把"AI 从被动助手到主动参谋"的范式转变逐层拆开。
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从 Hermes Kanban 到确定性 DAG：多 Agent 协同和 AI 稳定性的一次系统追问
从一张 Hermes Kanban 截图起步，追问它到底是什么、跟 Multica 之类的"Agent 管理平台"是什么关系；再顺着"AI Agent 怎么才能稳定跑复杂流程"一路问下去，把 DAG 和状态机、Plan-and-Execute、LangGraph、原生 asyncio 手写 DAG、以及意图路由/看门狗模式串成一条线。终点是一个直观的分层认知：静态骨架 + 动态计划 + 前置路由，才是当下企业级 Agent 编排的稳态解法。
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从一句 make it look like a Qt app 到设计系统地图：怎么减少 AI 前端的 Slop
一场关于“怎么减少 AI 生成前端的塑料感”的追问。起点是 Volpe 的实验：同一个网页换过许多视觉风格，AI 味仍然附着在上面，直到他要求 Codex “make it look like a Qt app”。从这句提示词继续追问，逐步拆开 Qt Widgets、设计模式、设计语言、设计系统、组件库和视觉风格的区别，并整理 Material 3、Apple HIG、Fluent 2、Carbon、Ant Design、Primer、Polaris 等体系各自适合的产品类型，给出一套更可控的 AI UI 提示词写法。
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从《Building Effective Agents》到 Claude Code 动态工作流：把 Agent 编排的 5+6 种模式一次讲清楚
一场关于 "AI 编排到底有多少种基础模式" 的追问——从 Anthropic 2024 年 12 月《Building Effective Agents》里的 5 种基础工作流，到 2026 年 6 月 Claude Code 动态工作流（Dynamic Workflows）的 6 种运行时模式。中间穿插两者的关系（静态积木 vs 动态编排）、Evaluator-Optimizer 到底属于哪一类、以及这些模式各自解决 LLM 的什么失败模式（智能体惰性、自偏好偏差、目标漂移）。最后落到一张选型对照表——什么任务用哪一种，为什么。
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从 Claude Builds Visuals 到《HTML 的不合理有效性》：为什么 2026 年的 AI 输出开始用 HTML 取代 Markdown
一场关于"AI 输出到底应该长什么样"的追问——从 Anthropic 2026 年 3 月 12 日 Claude Builds Visuals 内联可视化功能，到 5 月 8 日 Claude Code 团队工程师 Thariq Shihipar《HTML 的不合理有效性》主张用 HTML 取代 Markdown。中间穿插 SVG 相对位图/Canvas 的技术优势、内联可视化与 Artifacts 的定位差异、Karpathy "Voice in, Visuals out" 的公开跟进，以及 Kurtis Redux 反方文章《HTML 的不合理无效性》关于 token 成本 2–6x 的批评，最后落到"Markdown 是后台工作语言，HTML 是前台展示界面"这条务实分工。