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、设计克制、结构化优先 采用原因：适合支撑“从零设计时应先定结构，而非先放大自治”。
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 的系统对象 采用原因：适合支撑“生产级设计天然会收敛到一组稳定系统对象”。
Safety in building agents 作者/机构：OpenAI 年份：2026 URL：https://platform.openai.com/docs/guides/agent-builder-safety 角度：guardrails、tool approvals、workflow evals、structured outputs 采用原因：适合支撑“治理与评测必须在设计阶段内建，而不是上线前补上”。
Context management 作者/机构：OpenAI 年份：2026 URL：https://platform.openai.com/docs/guides/context-management 角度：上下文组织、可见输入、压缩与过滤 采用原因：适合支撑“设计系统时应先定义上下文契约，而不是默认把原始数据都喂给模型”。
Sessions 作者/机构：OpenAI 年份：2026 URL：https://platform.openai.com/docs/guides/sessions 角度：run 生命周期、会话与状态边界 采用原因：适合支撑“生产级 Agent 设计必须先定义生命周期，再谈能力”。
Handoffs 作者/机构：OpenAI 年份：2026 URL：https://platform.openai.com/docs/guides/handoffs 角度：角色交接、控制权切换 采用原因：适合支撑“多 Agent 不是默认答案，只有角色与边界清楚时才值得设计”。
Workflows and agents 作者/机构：LangGraph 年份：2024 URL：https://langchain-ai.github.io/langgraph/concepts/why-langgraph/ 角度：状态化工作流、控制流、节点与边界 采用原因：适合支撑“生产级 Agent 更像状态系统，而不是单段 prompt”。
Persistence 作者/机构：LangGraph 年份：2024 URL：https://langchain-ai.github.io/langgraph/concepts/persistence/ 角度：checkpoint、状态保存与恢复 采用原因：适合支撑“状态模型设计是生产级 Agent 的关键前置对象”。
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、领域规则、通用语言 采用原因：适合支撑“设计起点应该是业务世界，而不是模型世界”。
Designing a microservice domain model 作者/机构：Microsoft 年份：2023 URL：https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/microservices/microservice-ddd-cqrs-patterns/domain-model-layer-validations 角度：领域模型、聚合、验证、规则内化 采用原因：适合支撑“业务对象与规则需要在系统中显式建模”。
Ubiquitous Language 作者/机构：Martin Fowler 年份：2014 URL：https://martinfowler.com/bliki/UbiquitousLanguage.html 角度：业务语言与对象表达 采用原因：适合支撑“任务对象要先被清楚表达，模型才能可靠进入”。
Bounded Context 作者/机构：Martin Fowler 年份：2014 URL：https://martinfowler.com/bliki/BoundedContext.html 角度：上下文边界、责任划分 采用原因：适合支撑“从零设计时，边界划分先于能力堆叠”。
Securely deploying AI agents 作者/机构：Anthropic 年份：2026 URL：https://platform.claude.com/docs/en/agent-sdk/secure-deployment 角度：least privilege、sandbox、auth proxy、allowlist 采用原因：适合支撑“生产级设计必须把安全与权限一起做进动作空间设计”。
Evaluating model performance 作者/机构：OpenAI 年份：2026 URL：https://platform.openai.com/docs/guides/evals 角度：offline/online eval、回归检测、测试集设计 采用原因：适合支撑“评测应与系统设计同步定义，而非上线后再补”。
Latency optimization 作者/机构：OpenAI 年份：2026 URL：https://platform.openai.com/docs/guides/latency-optimization 角度：模型选择、并行化、预算控制 采用原因：适合支撑“模型选择与运行经济学应当服务于既定系统结构”。
附录 G：分章资料清单