Building Effective AI Agents 作者/机构：Anthropic 年份：2024 URL：https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents 角度：workflow 与 agent 的边界、结构化设计优先 采用原因：适合支撑“不要把 Agent 做成万能 prompt”的总原则。
Safety in building agents 作者/机构：OpenAI 年份：2026 URL：https://developers.openai.com/api/docs/guides/agent-builder-safety 角度：tool approvals、structured outputs、workflow evals、guardrails 采用原因：适合支撑“最佳实践必须同时包含结构、评测与治理”。
OpenAI Agents SDK Overview 作者/机构：OpenAI 年份：2026 URL：https://platform.openai.com/docs/guides/agents 角度：agents、tools、handoffs、sessions、tracing 采用原因：适合支撑“工程侧的成熟对象已经稳定收敛到 tool/state/trace 这些结构要素”。
Handoffs 作者/机构：OpenAI 年份：2026 URL：https://platform.openai.com/docs/guides/handoffs 角度：角色交接、边界与控制权 采用原因：适合支撑“最佳实践不是堆 Agent，而是显式定义角色边界与交接规则”。
Workflows and agents 作者/机构：LangChain / LangGraph 年份：2024 URL：https://langchain-ai.github.io/langgraph/concepts/why-langgraph/ 角度：状态图、节点、持久化与控制流 采用原因：适合支撑“先把任务世界显式建模，再让模型进入”的工程化表达。
Domain Analysis to Model Microservices 作者/机构：Microsoft 年份：2023 URL：https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/microservices/model/domain-analysis 角度：业务对象、领域边界、通用语言、建模顺序 采用原因：适合支撑“业务世界先被建模，Agent 才能可靠接入”的业务侧证明。
Ubiquitous Language 作者/机构：Martin Fowler 年份：2014 URL：https://martinfowler.com/bliki/UbiquitousLanguage.html 角度：业务语言、对象对齐、领域表达 采用原因：适合支撑“任务世界和业务世界必须先显式化对象语言”。
Bounded Context 作者/机构：Martin Fowler 年份：2014 URL：https://martinfowler.com/bliki/BoundedContext.html 角度：边界划分、上下文隔离 采用原因：适合支撑“最佳实践的核心是边界先行，而不是模型先行”。
ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models 作者/机构：Shunyu Yao 等 年份：2022 URL：https://arxiv.org/abs/2210.03629 角度：推理与行动回路 采用原因：适合支撑“模型只有进入结构化回路，才能稳定转化为任务推进能力”。
Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools 作者/机构：Timo Schick 等 年份：2023 URL：https://arxiv.org/abs/2302.04761 角度：工具调用与外部能力接入 采用原因：适合支撑“工具 contract 是最佳实践的核心对象之一”。
AgentBench: Evaluating LLMs as Agents 作者/机构：Xiao Liu 等 年份：2024 URL：https://openreview.net/forum?id=zAdUB0aCTQ 角度：多环境、多任务 agent benchmark 采用原因：适合支撑“真实 benchmark 正在奖励结构化系统而非纯 prompt 系统”。
AgentBoard: An Analytical Evaluation Board of Multi-turn LLM Agents 作者/机构：Chang Ma 等 年份：2024 URL：https://arxiv.org/abs/2401.13178 角度：轨迹分析、progress rate、诊断式评测 采用原因：适合支撑“最佳实践必须把 eval 和 trace 写进系统，而不是事后补充”。
WebArena: A Realistic Web Environment for Building Autonomous Agents 作者/机构：Shuyan Zhou 等 年份：2024 URL：https://openreview.net/forum?id=zlsj9akpaa 角度：真实环境、execution-based evaluation 采用原因：适合支撑“系统只有在真实环境里，结构价值才会被完整证明”。
ChatGPT Agent System Card 作者/机构：OpenAI 年份：2025 URL：https://openai.com/index/chatgpt-agent-system-card/ 角度：用户确认、watch mode、runtime monitors、memory policy 采用原因：适合支撑“最佳实践必须包含治理和审批，而不是只谈能力设计”。
Claude 4 System Card 作者/机构：Anthropic 年份：2025 URL：https://assets.anthropic.com/m/6c940a1b69ed6a1c/original/Claude-4-System-Card.pdf 角度：agentic safety、监督与限制 采用原因：适合支撑“研究和工程都已接受：更强自治必须配更强约束”。
附录 G：分章资料清单