AI Agent 跑长任务时，经常前面聊过的东西后面就忘了，只能不断塞历史上下文，Token 也跟着涨。SimpleMem 做的就是一套长期记忆系统。它不是把整段聊天原样保存，而是先提炼成一个个独立事实，需要的时候再通过 ...

Coding Agent 最烦的一件事：同一个项目换个任务，又得重新 grep、读文件、追依赖。Graft 想解决的就是这个问题。它会先把整个代码库整理成一套可读的上下文图谱，用 linked Markdown 文件保存。之后 Claude Cod ...

多个 Agent 一起干活，最怕的不是能力不够，而是互相不知道对方干了什么。Block 开源的 Buzz，就是把这群 AI 放进同一个工作区里。消息、代码提交、Review、合并等操作都会留下记录，Agent 之间不用靠人肉复制上 ...

Jev开启了Agent分层的新范式，过去两年所有人都在写同一种 agent：一个强模型 + 一堆 prompt + 工具循环（配合各种harness、loop工程），该不该调这个工具、这请求有没有风险、该用哪个模型、输出对不对，全塞进同一 ...

Agents Anywhere：从手机访问工作设备上的 AI Agent👉 https://github.com/anywhere-labs/Agents-Anywhere

最近发现个codex强有力渗透工具，据说很多东西可以攻破，是CTF不二人选最新模型6Astra完美适配，加入专业的skill mcp等专项技术，打破原有技术框架。据说是目前市面最牛破甲很多大佬都在用，你还在等什么，快来 ...

下了一本 300 页的 PDF 想系统读一遍，让 AI 总结出来的东西又不敢全信，哪句是书里写的、哪句是它自己补的分不清。learn-from-materials 是一个学习用的 Agent Skill，把 PDF、EPUB、Word、PPT、网页这些材料变成 ...

以前给AI提需求，总得先琢磨半天Prompt。现在更简单了：直接给它安排一个岗位。GitHub上这个 agency-agents，本质就是一套大型Agent角色库，里面塞了140多个专业角色，从CEO、产品经理、程序员，到律师、财务、 ...

做影视解说的，看到这个可能真有点慌。Narrator AI 把影视解说这套流程，直接塞进了 Claude Code 这类 Agent。你只要丢一句需求进去，脚本、片段匹配、配音、画面、BGM到成片导出，它都能一路跑下来。里面还有 ...

写AI Agent还在自己搭一堆基础设施？Vercel这次直接把骨架给你了。Eve是Vercel开源的文件系统优先Agent框架，思路很像写Next.js：instructions.md 管指令，tools/ 放工具，skills/ 放技能，channels/ 接消息，sc ...

Anthropic 的 这个13 页 Agent 记忆白皮书有点牛逼啊，是今年我看过对「智能体记忆工程」拆解得最通透、最值钱的一份生产级手册：很多做 Agent 的人死都想不明白：为什么自己的机器人越跑越蠢、矛盾百出？因为你 ...

住在电脑里的AI助手，现在真的开始像“数字员工”了。Skales 主打一个省事：不用Docker，不用终端，装好就能直接用。它可以在本机跑AI Agent，自己操作文件、浏览器、日历和邮件，复杂一点的多步骤任务也能交给 ...

用 Claude Code 跑长任务，是不是经常半夜断掉、第二天一看全白干？Prime Agent 现在能让它真正“过夜干活”，而且还会自我进化。🌙GitHub 上这个项目（今日飙星冠军，2300+⭐），PrimeIntellect 开源的 RLM Agent ...

GPT-6 Astra 重度使用一段时间后，我把插件删了一大半，最后真正离不开的只剩这 4 个！很多人用 Codex，看到插件和 Skill 就全部装上。但插件并不是越多越好。触发条件太宽、指令重复，可能带来额外读取和不必要 ...

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