我要你找的是一些小众高质量的博客，且必须是今年的。你找openai和anthropic的没意思，我自己也找得到

这次换成个人工程博客和专业小团队文章，全部是 2026 年发布，不含 OpenAI、Anthropic 官方博客。这里的“小众”指相对模型厂商主站更值得挖掘的来源，不代表作者都没名气。 ① Agent design patterns 来源：Lance Martin 个人博客｜2026-01-09 阶段：入门，建立架构直觉 https://rlancemartin.github.io/2026/01/09/agent_design/ 例如，工具返回了一大段搜索结果，不一定要全部塞进上下文，可以存到文件，让 Agent 按需读取。文章围绕文件系统、分层工具、渐进披露、上下文卸载和缓存，把这些设计串起来。 推荐原因：不是孤立解释 ReAct、RAG 等名词，而是回答“为什么实际 Agent 会长成这样”。适合作为你博客的第一篇延伸阅读。不过它属于有分析的综合文章，不是原创实验报告。 ② Pi: The Minimal Agent Within OpenClaw 来源：Armin Ronacher 个人博客｜2026-01-31 阶段：入门到中级，理解 Agent 的实现取舍 https://lucumr.pocoo.org/2026/1/31/pi/ 最有价值的例子是：Agent 的工具坏了，可以分支出去修工具、热重载验证，再回到主任务，把修复过程总结带回来，而不是污染主任务的整段上下文。 推荐原因：它从会话树、扩展状态持久化、热重载、跨模型消息这些具体机制，解释“小核心、可扩展”到底需要什么架构。比“几百行代码就能做 Agent”多走了一步，适合读者开始考虑自己的运行时怎么设计。作者对 Pi 有明显偏好，按设计案例读，不当产品横评。 ③ Agents as scaffolding for recurring tasks 来源：Will Larson｜Irrational Exuberance｜2026-04-12 阶段：第一个业务 Agent https://lethain.com/agents-as-scaffolding/ 作者做漏洞通知：要求 Agent 只发送 critical 告警，但反复强调仍会混进 high、medium。后来用代码筛严重级别，只让 Agent 负责查负责人、组织消息。 推荐原因：这是一个完整的“尝试 → 失败 → 改造”的小案例，直接回答新人最容易踩的坑：哪些环节应该交给模型，哪些应该由确定性代码控制。比泛泛说“不要过度 Agent 化”更有说服力，也很贴合你强调的先理解业务。 ④ Building an internal agent: Iterative prompt and skill refinement 来源：Will Larson｜Irrational Exuberance｜2026-01-01 阶段：已有用户，开始持续迭代 https://lethain.com/agents-iterative-refinement/ 一个很实用的细节：机器人发出的 Slack 消息和 Jira 评论，附上驱动该工作流的提示词文档链接。业务负责人遇到问题时，能找到并参与修改，而不是只能向工程师反馈“它不好用”。 推荐原因：文章讲的是 demo 之后没人愿意细讲的维护工作：每日查看真实运行、提示词归属、日志辅助修改、工具和 Skills 使用统计。还明确区分已经有效的方法与尚未解决的问题，没有把路线图写成已实现能力。 ⑤ Practical Guide to Evaluating and Testing Agent Skills 来源：Philipp Schmid 个人技术博客｜2026-03-04 阶段：中级，开始写 Skills 和回归测试 https://www.philschmid.de/testing-skills 例如测试一个 API 开发 Skill，不能只检查“相关任务会不会调用它”，还要加入无关的 CSV 绘图任务，确认它不会乱触发；输出正确之外，也要检查耗时和 token 成本。 推荐原因：它给出测试集结构、CLI 执行方式和自动检查代码，能照着搭轻量评测流程。尤其强调负例、结果而非固定执行路径，以及效率回归。文中的小规模通过率只代表作者那组测试，不是 Skill 普遍可靠的证明。 ⑥ “It’s Hard to Eval” Is a Product Smell 来源：Hamel Husain 个人博客｜2026-06-29 阶段：中级到高级，产品设计与评测 https://hamel.dev/blog/posts/eval-smell/ 数据 Agent 回答“上季度净收入是 421 万美元”，用户怎么