想系统学 AI Agent，却不知道从哪里开始？这套资料可以直接收藏。
想系统学 AI Agent，却不知道从哪里开始？这套资料可以直接收藏。
《Agentic Design Patterns》整本开源，424 页 PDF + Jupyter Notebook，把 21 种 Agent 设计模式系统梳理了一遍。
从 Prompt Chaining、Routing、Parallelization，到 Reflection、Tool Use、Planning、Multi-Agent，再到 Memory、RAG、Guardrails 和 Hu ...
如果你想从零开始学习 Agent 架构，这三个 GitHub 项目一定不能错过：
如果你想从零开始学习 Agent 架构，这三个 GitHub 项目一定不能错过：
1. all-agentic-architectures：看懂不同架构怎么工作
收录了 35 种 Agent 架构，覆盖工具调用、任务规划、记忆、RAG 和多 Agent 协作，配有代码、Notebook 和评测工具。适合拿同一个任务换几种架构运行，观察它们怎么拆任务、调用工具、检查结果。
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Agent 自我进化跑久了，Skill 越积越多，可能反而会更难用。
Agent 自我进化跑久了，Skill 越积越多，可能反而会更难用。
NUS 团队这篇 SkillGLoW 研究的就是 Skill 应该怎么长期组织。
现在常见的做法有两种。
把所有经验不断压进一个文档，最后很容易只剩下一些泛化原则；每个任务单独存一条 Skill，又会让技能库越来越大，而且很多经验只能适用于当时那个具体任务。
SkillGLoW ...
用 Claude Code、Cursor 或者 Codex 写大工程，最怕上下文滚着滚着就失控，写到后面全是 bug 还巨费 Token。
用 Claude Code、Cursor 或者 Codex 写大工程，最怕上下文滚着滚着就失控，写到后面全是 bug 还巨费 Token。
今天冲上 GitHub Trending 的 ECC 就是干这个的。它不是个简单的 Prompt 词包，而是给智能体加了一整套工程化治理框架：260+ 模块化技能、60+ 专注子 Agent，外加一套自动化 TDD 测试验收闭环。Agent 必须先梳理 ...
AI 写代码越来越快，但“记住项目规则”一直是个问题。
AI 写代码越来越快，但“记住项目规则”一直是个问题。
Trellis 的思路，是给 Coding Agent 加一层工程化管理框架，让 AI 不再每次会话都从零开始理解项目。
它会把项目规范、任务上下文和工作记忆沉淀进仓库：
.trellis/spec/ 保存团队规范，按需注入上下文
.trellis/tasks/ 管理 PRD、实现记录和审查流程
.trellis/wo ...
试了几天 TencentDB Agent Memory，最爽的是不用反复喂上下文，这项目热度居高不下是有原因的👍。
试了几天 TencentDB Agent Memory，最爽的是不用反复喂上下文，这项目热度居高不下是有原因的👍。
四种可复用资产：对话会沉淀成 Chat Memory，跑通的流程变成 Skill，文档进 Wiki，代码库变成 CodeGraph。
团队里多个 Agent 能共享、审核、按角色装备这些资产，换框架也不丢记忆。
终于有点Agent 在读档，而不是每次从 ...
对于一个 vibe coding 项目， 是开一个 Session 开 N 个 Subagent，还是 N 个 Session？
对于一个 vibe coding 项目，
是开一个 Session 开 N 个 Subagent，还是 N 个 Session？
我的原则是：
评估后，如果可以共享一个目标、共享大量上下文、生命周期短 → Subagent。
反之如果任务需要独立交付、有自己的代码状态、要跑很久 → 独立 Session + Worktree。
这是我最近正在实践的一套重型 vibe coding harnes ...
以后 AI Agent 会越来越像一个小型制作公司。
以后 AI Agent 会越来越像一个小型制作公司。
这个人整理了 153 个媒体制作 Skills，基本把生成式媒体内容生产全包了：
图片生成、视频生成、配音、音乐、音效、数字人、3D、运镜、灯光、剪辑、后期、质量检查……
每个 Skill 都整理了对应领域的制作方法、限制、案例和参考资料。
甚至专门有一个 Skill 教 AI 怎么做二 ...
这哥们 Grok Bot 说，我还有 7 天交房租，钱包里就剩 90 美元。你给我找个 Polymarket 上的套利路子把房租挣出来，不然我就把这台机器砸了。
这哥们 Grok Bot 说，我还有 7 天交房租，钱包里就剩 90 美元。你给我找个 Polymarket 上的套利路子把房租挣出来，不然我就把这台机器砸了。
四天之后，账户到了 2110 美元，还在跑。
自己搭的云机器，自己的浏览器，自己的终端。策略不是我写的。我就给它指了个方向——做短周期的加密货币涨跌盘口，在它前面塞了一笔成 ...
看懂Pi设计的魅力，可能只需要一分钟。
看懂Pi设计的魅力，可能只需要一分钟。
今天我突然看懂了为什么Pi，要自己设计Session、处理压缩算法、构建自己的上下文体系，都是为了不妥协！
上下文：尽量保持前缀稳定，让Prompt Cache持续命中，少花Token，也少被Harness随意改写。
Session：完整记录掌握在自己手里，不依赖某一家模型厂商保存状态，换模型还能继续 ...
一张图片，直接生成 Three.js 模型代码。
一张图片，直接生成 Three.js 模型代码。
img2threejs 把“图片转 3D”换了一种思路：不生成传统网格文件，而是通过程序化方式重建对象，输出可编辑的 Three.js 代码。
你只需要提供一张参考图，AI Agent 就能分析物体结构，生成对应的 http://THREE.Group 模型，可继续修改、动画化，而不是拿到一个黑盒模型。
v1.3 版本 ...
发现hermes 的bot group(bot 群组)挺有意思！
发现hermes 的bot group(bot 群组)挺有意思！
其实hermes 的bot 很像grok bot.
睡前用astra + computer use操作hermes 给我配置了一个旅游团队bot group。
我假设要去甘肃旅游，几个bot 一起给我出馊主意，挺有意思。
兄弟们，Agent缺的不是更贵的模型，是一份写明白的岗位说明书。
兄弟们，Agent缺的不是更贵的模型，是一份写明白的岗位说明书。
agency-agents 把上百种角色按三十多个职能方向整理好，挑需要的交给Agent，也能让多个助手分头干活： https://github.com/msitarzewski/agency-agents
我个人其实更看重的是职责怎么划，不是“专家级”三个字。头衔喂进去，不代表能力就跟着到账。
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一句公式，基本概括了 AI Agent 的核心： Agent = LLM + 上下文 + 工具
一句公式，基本概括了 AI Agent 的核心：
Agent = LLM + 上下文 + 工具
围绕这个理念，李博杰开源了一本《深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践》，从原理到工程实践完整拆解 Agent 如何构建。
这本书不是只讲概念，仓库里配套了大量可运行实验，覆盖上下文管理、工具调用、Coding Agent、多智能体协作、多模态交互等 ...
给终端里的 AI Agent 加一个 Web 界面，体验直接提升。
给终端里的 AI Agent 加一个 Web 界面，体验直接提升。
Pi Web 是专门配合 pi coding agent 使用的浏览器工作台，把原本在终端里的操作搬到了网页中。
它支持：
浏览历史会话、实时对话
调整模型参数和管理技能
在线预览代码、图片、PDF 等项目文件
Git worktree 切换
会话 Fork，方便并行实验
启动也很简单：
npx @age ...
自己搭个 AI 帮你接电话：来电自动应答，其它聊天渠道也能一起回。
自己搭个 AI 帮你接电话：来电自动应答，其它聊天渠道也能一起回。
https://github.com/Dpro-at/Tel-Agent
Tel-Agent 是个开源的电话网关，来电先进来按规则分流：转人工、挂掉，或交给 AI 直接跟对方聊，能转接、留言、查日历、调外部接口，通话都有录音和文字记录可查。
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兄弟们，遇到这种项目别犹豫，第一件事先 fork，晚了可能就没了！！！
兄弟们，遇到这种项目别犹豫，第一件事先 fork，晚了可能就没了！！！
微信相关的开源工具指不定哪天就 404 了......而且这个真的很实用了。
它把我很多头疼的微信问题解决了：
1、上百个免打扰群不用一个个看，每天自动帮你把商单、合作线索全捞出来
2、自动扫描待回复和未兑现承诺，不用担心漏回消息（我就经常漏消息， ...
所有人看一下这条，Astra 太牛逼。
所有人看一下这条，Astra 太牛逼。
Astra 把最牛逼的 breezetts2 和 fish s2pro 都干到 mac 上可以实时了。 太牛逼了，rft 从 4 干到 0.4（四秒生一秒到一秒生 2.5 秒）
代码自取：https://github.com/xzf-thu/BreezeTTS2_Mac_Streaming
如果你像我一样，已经习惯了通过 Agent 来学习新东西，那么学这个 Blender 教程还有一个很自然的方式：直接和 Agent 一起边做边学。
如果你像我一样，已经习惯了通过 Agent 来学习新东西，那么学这个 Blender 教程还有一个很自然的方式：直接和 Agent 一起边做边学。
毕竟再往下一层，真正操作 Blender 的可能也不是我们自己，而是我们的 Agent。与其先把 Blender 学会，再教 Agent 怎么做，不如从一开始就让 Agent 参与进来，一边看教程，一边操作，一边 ...
单个 AI Agent 不够用，多 Agent 协作开始成为新玩法。
单个 AI Agent 不够用，多 Agent 协作开始成为新玩法。
ccteam 的思路是把 Claude Code、Codex、Grok、Kimi 等不同 Agent 组合成一个协作系统，让不同模型负责自己擅长的任务。
它会根据预设能力分工：
Claude Code：任务拆解、方案设计
Codex：大规模代码编写
Grok：快速响应和辅助分析
Kimi：低成本批量任务处理
比较 ...
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