本文总结了为 Claude Agent 添加持久记忆的完整方案，覆盖四层架构：Claude 内置 Chat Memory、Project 持久指令、memory.md 文件记忆以及 Dreaming（自改进记忆）。作者指出 Agent 无记忆的本质缺陷，然后逐步演示如何利用 Project 固定指令、用 CLAUDE.md 或 memory.md 文件存储关键信息，并通过 Anthropic 的 Dreaming 研究预览实现自动记忆整合与优化。文中包含具体操作步骤、代码示例（如 /memory 命令、Dream API 调用）以及 Harvey 公司的实证数据（任务完成率提升约6倍）。适合希望让 AI Agent 跨会话持续学习、避免重复错误的工程师。
Claude Code 团队官方博客，详细介绍了四种循环模式：基于回合、基于目标、基于时间和主动循环。文章解释了每种模式的触发方式、停止条件、适用场景及 token 管理策略，并提供了具体的 CLI 命令和 SKILL.md 示例。核心观点是：并非所有任务都需要复杂循环，应从最简单的方案开始，逐步为重复性工作设计自动化流水线。对于已在使用或计划使用 Claude Code 进行自动化开发的工程师极具参考价值。
Lilian Weng 的这篇长篇综述系统梳理了 Harness Engineering 在 AI 递归自我改进 (RSI) 中的核心作用。Harness 是环绕基础模型的系统层，负责编排执行、上下文管理、工具调用、持久化状态与工作流设计。文章总结了三大设计模式（工作流自动化、文件系统作为持久记忆、子代理与后台作业），并详细介绍了上下文工程（ACE、MCE）、元优化（Meta-Harness）、工作流自动化搜索（ADAS、AFlow）、自改进 Harness（STOP、Self-Harness）以及进化搜索（AlphaEvolve、Darwin Gödel Machine）等前沿工作。最后指出当前瓶颈：评估器弱、记忆管理、多样性崩溃、奖励黑客等。适合 AI 工程师、代理系统研究者阅读。