多智能体编排 — 路由设计的本质
运用Claude和Codex等多个AI智能体时，任务路由为何是最大难题，以及它为何与工程管理中的权限委派有着相同结构。本文还实战梳理了路由设计原则与常见的失败模式。
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在 Claude Code Agent 中应用 Verbalized Sampling：LLM 多样性提升 1.6〜2.1 倍
将 Verbalized Sampling 技术应用于 Claude Code Agent，实现提示词多样性 2.0 倍、内容多样性 1.8 倍、写作风格 1.6 倍提升的实战指南。完整记录 4 个 Agent 修改内容、参数调整和成本分析。
AI智能体协作模式：用5个专业Agent构建全栈应用
通过协调Architecture、Coding、Testing、Security、DevOps Agent构建生产级应用的实战指南