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Claude Code、Cursor 这类 AI 编程工具，底层到底怎么跑的？ 光啃官方文档，不少逻辑确实绕不明白。 dg-ai-notes 这个开源项目干脆拎出 Pi-Agent SDK 当样本，直接从源码拆 Agent。 整 10 章，把架构、Agent Loop、模型调用、工具系统、上下文压缩、会话管理这些核心都覆盖了。 每章绕三个问题展开： 是什么 → 怎么实 ...

如果你也想自己做 Agent 智能体平台， 一定要用 Agno ！ 支持搭建个人智能体、客服文档、工作流、数据分析，还可生成 SDK 构建代理平台，搭建 AgentOS 及 MCP。 开发快、上手易、功能全、能力强。。。很顶 用 Agno 基本一天内完成从开发到落地的全流程。 ...

理解 Pi 的 Session 机制后，我对 Agent 的运行方式有了一个新的认识。 很多人理解 Session，只想到“聊天记录”。 但 Pi 的 Session 更像一个 Agent 的运行事件日志（event log）。 它不是简单保存用户和 AI 的对话，而是记录一次 Agent 运行过程中发生的各种事件： 用户消息 Assistant 回复 模型切换 Tool Call Tool ...

一个人撑起一家公司，代码写完了还得管 SEO、挑域名、画 Logo，哪一样不花时间？ OPC Skills 就是给 Agent 工具配的一套 Skill，专门冲着独立开发者这些杂活来的。 眼下收了 10 个，SEO 优化、域名比价、Logo 生成、去 Reddit 和 X 上挖需求，都在里头。 仓库地址：http://github.com/ReScienceLab/opc-skills Claude C ...

想让 Claude Code 用 Kimi、Codex 用 DeepSeek，光改配置不够，各家接口格式对不上，还得另外找中转。 magpie 的做法我觉得挺聪明，在本机起一个中转，OpenAI 和 Anthropic 两种接口来回翻译，所有 Agent 都指向它，从同一份模型列表里挑。 平时待在菜单栏，点开是一张表，本机 20 多个 Agent 各用什么模型一目了然，点一 ...

OpenAI 的龙虾来了，名叫 dot，入口地址: https://chatgpt.com/dots/ 2026 的一年是个轮回，从龙虾爆火，现在又回归龙虾形态，纷纷都在做云端 Personal Agent： ① Meta 的叫 Muse ② Manus 的叫 Cue ③ OpenAI 的叫 Dot 还有传言国庆后上线的豆包Personal Agent，已经上线在疯狂迭代的 TodayAI。 人注意力有限，哪怕再 ...

结果是人越多越快，128个AI半小时就突破的进度，1个AI 两小时都达不到，有意思的是AI还自发长出了组织能力 随着AI数量增加，涌现出了类似人类社会的现象： 8个AI：先约定接口，然后各自独立开发 32个AI：出现多人评审，发现bug会撤回批准、要求返工 当128个AI：出现专业分工和标准化流程，还发明了一套整合协议（更新+测 ...

Muse 这种带虚拟机的 Agent ，玩法超级多 朋友们说 DeepSeek Harness 在搜索国内内容的时候相当完整和准确。 刚好最近我也在用 Muse，就让它把 DeepSeek Harness 装到 Muse 云端的虚拟机里去。 只要涉及到国内的信息检索，就直接调用虚拟机上的 DeepSeek Harness 去查。 ​​​ ...

一个 Agent 跑任务好管，同时跑上百个就麻烦了，每个都得单独隔离、提前拉好代码仓库和工具，还得盯着别让哪个卡在循环里一直烧钱。 Google 开源的 AX 就是管这件事的，定位是给 Agent 用的编排运行时，目前已经有 12000+ Star。 用过 Kubernetes 的会觉得很眼熟，写一份配置文件，声明要跑什么任务、用哪个工作区和模型 ...

AI Agent抓网页，非得背整个Chrome跑渲染？多数场景用不着。 Lightpanda 瞄准的就是这点，一个专门做无头浏览器的项目，底层拿 Zig 重写，不是从 Chromium 分叉出来的。 1️⃣ 不渲染可视化界面，砍掉无谓开销 2️⃣ 官方口径：速度约摸是 Chrome Headless 的 11 倍 3️⃣ 内存占用最多能压到约 1/9 4️⃣ Docker 一键起 ...

最近 AI Trading Agent 项目越来越多，想找资料的话，可以先收藏 Awesome Trading Agents。 它主要整理三类资源： ① Agents：让 LLM 参与行情研究、分析和决策 ② MCPs：连接行情数据、券商和交易所等工具 ③ Skills：股票、加密、回测等现成技能包 传统量化框架反而不是它的重点，主要关注 LLM + Agent + 交易工具 这条 ...

AI 记忆功能简直“离谱”到快要违法了 10 个开源 GitHub 项目，让 AI Agent 无需在每次新会话时都从零开始 01 Mem0 ▸ https://github.com/mem0ai/mem0 → 66K+ stars 02 Hindsight ▸ https://github.com/vectorize-io/hindsight → retain → recall → reflect 03 memU ▸ https://github.com/NevaMind-AI/memU TUR ...

想系统学 AI Agent，不一定非得先买课。Galileo 把 4 本相关电子书免费公开了。 一共 500+ 页，覆盖： ① Mastering AI Agents：Agent 架构与实战 ② Mastering RAG：检索、向量库等核心知识 ③ Mastering Multi-Agent Systems：多智能体协作 ④ Mastering LLM-as-a-Judge：模型评测与 Agent 评估 从 RAG 到多 Agent，再 ...

WonderBox - 全本机运行的系统工具箱 集成系统监测、内存优化、缓存清理、应用卸载、磁盘分析、风扇控制与防休眠。 👉 https://github.com/jasonwong1991/WonderBox

阿里云开源「企业级 Agent 白皮书」 2026 年最新发布，是 2025 年 9 月「AI 原生应用架构白皮书」的升级续作。全书按 架构 → 构建 → 运行 → 治理 → 调优 的全生命周期组织，共 7 篇 30 章，由阿里云数十位一线工程师分工撰写，并纳入吉利、塔斯汀、MiniMax、哔哩哔哩、信永中和等外部企业案例。 它的写作动机很明确： ...

把任意 Agent Skill 自动转成 Harbor 格式的、可在 Docker 里跑起来的强化学习终端任务。 https://github.com/NVlabs/Skill2Env Skill2Env 是 NVIDIA 放出的开源工具，作用是把一个 Agent Skill（比如带 SKILL.md 的技能文件夹）自动变成 Harbor 框架下可执行的 RL 训练任务。 ...

的太好用了，堪称本地 Agent 路由神器，切换模型极为顺手。 跟 yetone 佬互关了很久，虽不知为何最近被取关了，但这不重要，好工具依然值得全力推荐。 发现 X 上不少老友，走着走着就散了，有的取关，有的甚至拉黑，也不明就里。其实人生也是如此，年少时是一群伙伴，成年后又换了一批。我有个发小，后来因为观念相左，如 ...

Agent 经常写重复的代码让人头疼，危害更大的是协议类型或者数据库结构的重复定义，会浪费存储和带宽资源，拖慢接口，要清理还有兼容问题。 Agent 的工作模式一般是收到需求，然后通过 rg/grep 查找对应的实现，查找的时候会猜测需要定义的类型或者函数的名字，如果找不到就开始进入实现了。 这也是重复内容的主要原因， ...

如果你在同时开发几个项目，订阅了好多 AI 服务，agent 跑在本地和云端，需要手机上 vibe coding。 那么 http://todos.dev 就是为你量身定做。 拿我来说，在开发 3 个项目，订阅了 claude code ，codex， grok build，opencode go等服务，agent 跑在我的电脑和 racknerd 服务器。 todos 把这些资源都连起来了，一个看板搞 ...

现在终于有个 AI，不只是陪你聊天，而是真的能在本地电脑上干活。 Skales 主打本地 AI Agent，安装后就能用，不需要 Docker，也不用折腾命令行。 几个比较有意思的能力： ① 给它一个目标，它可以在后台持续执行任务 ② 能操作本地文件、浏览器、日历、邮件等工具 ③ 支持从手机、WhatsApp、Telegram 进行远程操作 ④ 可 ...