普通人如何抓住Agent创业浪潮中的真实机会_服务软件

1. 27岁清华学霸姚顺雨掌舵腾讯AI 27岁清华学霸姚顺雨掌舵腾讯AI，一个98年出生的年轻人，从清华姚班到 OpenAl，再到腾讯首席AI科学家，顶级人才回流，AI竞赛正式进入agent时代！#AI #腾讯 #agent

2. 从 Harness 到 Environment? 这波 Agent 创业还有护城河吗？

3. 这是个好问题：> 随着基础模型继续进化，Skills 是否会逐渐被更强的自主规划取代？作为创业者现在去布局 Skills，究竟是短期红利还是长期壁垒？我的看法是：Skills 是短期红利，也是长期壁垒——但壁垒不在 Skills 本身。让我用 AI 发展的三个阶段来解释这个判断。第一阶段：AI Chatbot + Prompt回归第一性原理：AI 也好，Agent 也好，能解决问题才有价值。最早的 AI Chatbot 加上好的 Prompt，已经能解决很多「生成类」问题——回答问题、情感陪伴、翻译、写作、摘要。那时候 Prompt 就是短期红利。你会写出好的 Prompt，就能得到好的结果。我那时候花了大量时间研究 Prompt 工程，确实吃到了红利——很多网友就是那时候认识我的。但要说长期壁垒？没有。现在让 AI 辅助写 Prompt 已经不是什么难事了。不过，AI Chatbot + Prompt 只能解决生成问题，不能使用工具，不能与外部世界交互。第二阶段：AI Agent + 上下文工程然后是 AI Agent 的出现。Agent 能规划、能调用工具，解决了「与环境交互」和「完成特定目标」的问题。这时候上下文工程（Context Engineering）就是短期红利。你知道怎么组织 Agent 需要的上下文，怎么在有限的上下文窗口里塞进足够的信息，那就是核心竞争力。但同样没有长期壁垒。很快模型越来越强，上下文窗口越来越大，上下文工程的最佳实践也逐渐系统化——比如借助文件系统压缩上下文、利用渐进式披露（Progressive Disclosure）解决工具描述占用太多 token 的问题。这些方法现在大家都知道了。第三阶段：Agent + Skills现在是 Agent + Skills 的阶段。Skills 解决的问题是：把特定工作流、特定领域的能力打包成可复用的「技能包」，让 Agent 之上可以长出丰富的应用生态。那些日常工作中琐碎但重复的任务，借助 Skill 的 Prompt 能力和工具能力，可以被高度自动化，带来巨大的效率提升。投资 Skills 是短期红利。 Skills 作为一种具体形式，可能会被更强的模型能力取代——也许未来模型足够强，不再需要人类预先打包好的「技能包」，它自己就能规划出最优路径。但问题来了：谁最能抓住这波短期红利？不是吹 Skills 的自媒体，而是真正懂 Prompt、懂上下文工程的人和团队。他们能借助之前积累的经验，快速做出真正解决问题的 Skills。投资的是能力，不是形式Skills 本身不会成为长期壁垒，但你在 Skills 上投入的学习和实践，会成为你的长期壁垒。这就像当年投资 Prompt 工程的人，后来更容易理解上下文工程；投资上下文工程的人，现在更容易做出好的 Skills。每一波技术浪潮的「短期红利」，都是下一波浪潮的入场券。所以我的建议是：不要纠结 Skills 会不会被取代，而是问自己：通过做 Skills，我能去解决什么问题？积累什么能力？这些能力在下一波浪潮里还有没有用？如果答案是肯定的，那就值得投入。

4. 手把手彻底学会 Agent Skills！【小白教程】

5. MiniMax Agent 开年更新，好的 AI 产品，需要让工具来适应人了

6. 豆包大模型 1.8 发布，通用 Agent 模型成为了 AI 行业的新叙事

7. Notion发布面向团队的Custom agents，Ivan Zhao：不能被Agent用的产品没有未来

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9. 一位中国AI创业者，一行代码都没写，却靠着AI智能体，冲进了OpenClaw全球贡献者前30，而且排在他前后的，是一批干了十几年的硅谷顶级工程师。#大有学问 #红衣聊AI #创业 #智能体

10. 300个AI员工齐上岗，Agent 集群真的好用……吗？

11. #国产AI龙虾谁更好用#随着AI Agent热度攀升，各大厂商纷纷入局，从模型公司到云厂商，再到手机系统生态，各类龙虾产品层出不穷。目前AI Agent已渗透多个场景：日程管理、邮件处理、数据分析、代码编写、内容创作...未来，它可能成为每个人的数字助理，帮我们安排生活工作、预约服务、甚至处理复杂决策。你用过AI Agent吗？最期待哪个场景的实现？

12. Agency Agents：号称能一键搭建一个“AI公司”，配备55个高度专业化的AI员工，涵盖了工程、设计、营销、产品、项目管理、测试、支持、空间计算等多个部门，非常像现实中的公司架构。项目亮点：- 明确分工，每个AI都是某个领域的大咖，比如前端工程师、品牌守护者、增长黑客、Sprint优先级规划师、质量验证专家等；- 强调协作和流程，模拟真实团队工作，解决单一大模型扛全的性能瓶颈和职责模糊问题；- 支持Claude Code等主流AI代码工具，且自带批量生成和安装脚本，方便集成到各种AI开发环境。社区反馈和潜在问题：- 很多网友表示这套系统在“演出”层面非常完整和有趣，但实质执行时仍然有上下文共享难题，多个agent之间的记忆和协调尚不可控；- 多agent间消息传递带来海量tokens消耗，成本和效率成了大考验；- 也有人提出可以配合类似GSD，Paperclip等工具做更好地执行管理和成本控制；- 有人建议加入一个“成本管控agent”，专门监控预算和token消耗，避免“爆账”。未来展望：这类多agent“AI公司”架构是2025年后业界的新趋势，有论文表明多agent协作能提升复杂任务完成率25%左右，远优于单agent模型。尽管目前还处于早期，可玩性和探索价值极高。正如Greg所说，未来属于愿意折腾这些新技术的创造者。想玩转AI多agent团队，又想少踩坑的话，这个项目值得关注和研究。源码开放，社区活跃，非常适合爱折腾的工程师和创始人们自己动手搭建“未来的公司”。#AI创造营##人工智能# GitHub：github.com/msitarzewski/agency-agents

13. 2025过去了！这一年你是不是也在为AI焦虑？老周用360一整年的实践，告诉你答案：不用怕，抓住Agent就赢了！从我自己敲代码做100多个智能体，到带领团队All in，这条AI布道之路，全是实战干货。 2026，你想和智能体一起搞定啥？评论区留言，老周帮你研究！#大咖观察#2026 #年度总结 #红衣聊AI #agent

14. 盘点一周AI大事(4月12日)｜Mythos太强不敢发布 Anthropic官宣最强大模型Claude Mythos OpenAI发布超级智能经济蓝图 Meta发布大模型 Muse Spark 智谱上线最强开源大模型GLM-5.1 Anthropic上线Agent包工头Claude Managed Agents Gemini上线概念可视化visualizations 阿里发布最强视频模型HappyHorse-1.0 米哈游发布最强数字人模型LPM 1.0 Ace开源最强音乐模型ACE-Step-1.5-xl 研究员开源最强虚拟试穿模型Vanast #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #AIGC #大模型 #Agent

15. 深度｜Agent Harness：当驯化Agent取代通用代理成为硅谷新共识

16. 全球首家无人公司来了！一整个AI团队替人上班，不吃饭不摸鱼，普通人的数字员工时代真的来了吗？#大咖观察 #红衣聊AI #智能体 #AI时代

17. 删掉 OpenClaw！Hermes Agent 才是真王炸，一键本地部署 +模型接入全教程（避坑指南） | 零度解说

18. AI革命不是让你去学写代码，而是让你学会指挥AI干活。 #大咖观察 #红衣聊AI #科技改变生活 #人工智能

19. OpenClaw 闭门局：和 30 位创业者一起聊聊，真正值得关注的 Agent 生态位在哪？

20. 本周AI项目推荐：Slock，Float，Buda…当Agent成为社会活动主体

21. 独家｜美图入局 Visual Agent，Chance AI 完成数百万美元天使轮融资

22. Box 的 CEO Aaron Levie 发了一条长推，聊了一个很多人还没意识到的事情：企业里部署 AI Agent 所需要的工作量，会远远超出我们今天的想象。他的意思是，现在大家都在聊 AI Agent 多厉害、能替代多少人力，但真正把 Agent 塞进一个大企业的日常流程里，难度是指数级的。他跟很多大企业聊过，发现从「聊天机器人」升级到「真正参与业务流程的 Agent」，中间隔着好几座大山。第一座山是数据打通。很多企业有几十年积累下来的老系统，里面装着 Agent 需要的关键信息。你得把这些老古董现代化，让 Agent 能安全地读取和调用这些数据，这本身就是一个巨大的工程。第二座山是权限和安全。Agent 能访问什么、不能访问什么，谁来监控它做了什么，怎么记录日志，怎么确保它不会越权操作，这些问题每一个都很棘手。第三座山是流程重新设计。你得把组织里的业务流程用 Agent 能理解的方式文档化，然后想清楚人和 Agent 怎么配合。简单地把旧流程复制一遍让 Agent 跑，效果会大打折扣。你还得给新流程建评估体系，确认它真的在产出价值。第四座山是变化速度。Agent 领域的最佳实践和架构设计每隔几周就在变。个人换个工具很容易，但企业要在一个不断变化的地基上维持稳定的系统设计，难度是百倍的。所以 Levie 的结论很明确：谁能在这些环节上积累专业能力，谁就能抓住一个巨大的机会。无论你是咨询公司、Agent 厂商的驻场工程师、还是企业内部新设的 Agent 工程团队，这波需求会养活大量的人和公司。垂直领域的 AI Agent 创业也是同样的逻辑，深入一个行业，帮客户把自动化真正落地。简单说，AI Agent 的技术已经到了，但企业的组织、系统和流程还远远没准备好。这个巨大的落差，就是接下来几年最大的商业机会之一。#How I AI##科技先锋官#

23. 深度｜暗壳AI Agent2.0：破局人居行业，链接“设计与交易”的一站式创作生态平台

24. 给建议的AI看够了？MiniMax Agent 让AI直接住进你的电脑干活#AI新星计划#科技改变生活#MiniMAX#Agent#minimaxagent

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26. 网易有道这波节奏有点快啊，盯上 Agent 这条线了。Openclaw 才刚火多久？他们春节前推出 LobsterAI，把 OpenClaw 部署的门槛直接打下来了，紧接着有道词典 AI 同传又宣布全面 Agent 化，直接让大家用 agent 工具的门槛为 0 了。你琢磨一下这个打法：LobsterAI 是全场景 Agent 平台，能帮你写代码、做 PPT、处理文档、远程遥控电脑干活；有道词典 AI 同传是垂直场景的 Agent，专攻 “课堂听讲这一件事”。更关键的是，这个 Agent 能力在有道词典、有道翻译（手机端和电脑端）都能一键启用，无需额外安装。一个负责 “什么都能干”，一个专注 “学习场景”，产品矩阵已经拉开了。举个例子。上周我听 MIT 的一个 AI 课程，印度教授讲 Transformer 架构，口音重、术语密集。以前遇到这种情况，我得：打开翻译 APP→逐句输入→查专业词→手动记笔记。这次我试了下有道词典的 AI 同传，只做了一件事：开启录音。它自动跑完全流程：语音识别（印度口音也能准确抓）→实时翻译（专业术语不翻车）→内容记录→课后 AI 总结 + 笔记生成。传统 AI 工具是 “被动响应”，你问一句它答一句；Agent 是 “主动完成”，你给个目标，它自己跑完全流程。从商业逻辑看，有道这波打法挺清晰：LobsterAI 走通用平台路线，免费开源吸引用户；有道词典作为国民级工具，让更多人离 Agent 的距离更近一步。大家可以直接去试试，强推。

27. 打造13个Claude Agent 互相 review 彼此↓ Reddit 一个开发者用 OpenClaw 框架搭建了 13 个 Claude Agent，让它们像真实团队一样工作：有人写代码，有人 review，有人测试，有人查安全漏洞。然后还互相 review 彼此的工作。 1 Writer Agent → 生成代码 2 Reviewer Agent → 逐行审查，对标 code review 标准 3 Tester Agent → 设计测试用例，验证逻辑 4 SecurityAuditor Agent → 扫描安全漏洞 5 Optimizer Agent → 性能优化建议 6 DocumentWriter Agent → 生成 API 文档 7 QA Agent → 最后一关，综合检查 ... + 6 个其他专业角色 vs. 链式流程（A→B→C），这个设计采用质量门控流程。Reviewer 必须 approve 才能进入下一阶段。出问题时反馈重做。成本控制？看起来 13 个 Agent 全力跑，tokens 肯定爆炸。但这个哥们用了几个聪明的招： 1. Context 优化 Writer 不需要看 test cases，Tester 不需要看文档。每个 Agent 只加载相关上下文。这一招可以干掉 80% 冗余 token。 2. 采样策略不是每一行代码都通过全部 13 个 Agent。核心路径 100% 检查，非关键路径采样。 3. 缓存和复用已审查过的代码片段不重复审查。测试用例库复用。架构决策缓存。结果呢？ - 单个开发者 Claude Code：每天 5-20刀 - 13 个 Agent 团队：每天 15-30刀（成本增加不多，质量翻倍）实际对比维护 10 万行代码库： 1. 传统手工做法 - 人工 code review：8 小时 - token：50-80刀 - bug 漏过率：5-10% 2. 13 个 Agent 团队 - 总耗时：30 分钟（Architect 规划 → Writer 并行生成 → Reviewer 自动审查 → 全流程质量门控） - token：20-25刀 - bug 漏过率：<1% 为什么这个方案特别？ 1. 角色化 > 能力化不是「给 Claude 一个超级 Prompt 让它什么都会」，而是「给每个 Agent 一个明确的职责」。 Writer Prompt：「你是代码作者，你的工作是...」 Reviewer Prompt：「你是资深 code reviewer，标准是...」角色专业化自动带来质量提升。 2. 质量门控自动化传统 code review 是人工 bottleneck。Agent review 是自动化 + 可扩展的。 3. 知识积累每个 Agent 的执行历史（什么被 reject、为什么）可以持续优化 Prompt。这是机器学习意义上的反馈循环。 4. 工程意义这不是「用 AI 替代人」，而是「用 AI 团队协作替代个人英雄主义」。更接近真实团队的工作方式。背后的思想转变从「Prompt Engineering」→ 「Architecture Engineering」以前我们花时间优化单个 Prompt，试图让一个 AI 更聪明。现在聪明的做法是设计系统，让多个 AI 通过角色分工和质量门控，集体产出更高质量的结果。原文：www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1rga7f5/how_i_built_a_13agent_claude_team_where_agents/ #how i ai##程序员#

28. 属于Agent的文件协议来了！Selfware让Agent之间无缝传递上下文

29. 普通人用AI，到底能做什么？4个月深度学习的经验和用法分享！

30. 拼交付、主动找活干，3 月我们推荐这 18 款 Agent 产品

31. Agent Infra 实践复盘：Kimi 如何搭建 Agent 背后的 Database 服务

32. YC 创业者都在用 Agent 做什么？硅谷一手信息来了

33. 盘点一周AI大事(3月8日)｜龙虾开公司30天狂赚8万刀工程师Nat Eliason开发出首个龙虾CEO「FelixCraftAI 」，全自主运营零人类公司，30天狂赚8万刀工程师开源龙虾公司框架Paperclip 工程师开源龙虾员工管理平台Clawith 工程师开源龙虾浏览器Pinchtab 老黄放话，龙虾是是历史上最重要的软件发布，通用型自主Agent终于迎来爆发拐点 OpenAI开源龙虾项目管理工具Symphony OpenAI发布最强龙虾基座模型GPT-5.4，地表最强大模型再次易主 Google发布最强龙虾辅助模型Gemini 3.1 Flash-Lite Lightricks发布最强开源视频模型LTX-2.3 Showlab推出最强开源视频编辑模型Kiwi Edit #抖音年味新知贺岁 #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #龙虾 #OpenClaw

34. 龙虾正在引发一场AI海啸，之前大家还在讨论， Cursor会不会淘汰程序员，但如今这种工具本身都已经快过时了。#养龙虾 #openclaw #程序员 #红衣聊AI

35. 如果你现在还没用Agent帮自己干活，那其实很危险

36. 阿里千问与“AI Layer”崛起：一场重塑互联网的“操作系统”生态战【硅谷101】

37. 由 Lamhot Siagian 编写的《2026 智能体 AI 工程师路线图（Roadmap to Become an Agentic AI Engineer in 2026）》，不仅是一份技术清单，更是一套面向生产环境的生存指南。在 Agent 狂热的当下，这份指南冷静地指出：Agent 的核心竞争力不在于 prompt 写得有多花哨，而在于你作为工程师，如何构建一套确定性的系统来驾驭不确定的模型。以下是该路线图∑的深度拆解与核心要点： 1. 夯实 Python 工程化底座 Agent 工程师首先必须是一名优秀的软件工程师。在 2026 年的语境下，Python 不再只是写脚本的工具，而是构建复杂系统的基石。 - 核心能力：熟练运用 Pydantic 进行类型验证，掌握 Async/Await 处理高并发 IO，利用依赖注入提升系统的可测试性。 - 深度思考：Agent 的失败往往不是因为 LLM 不够聪明，而是因为代码层面的异常处理（Exception Handling）过于脆弱。一个好的架构应该像 app/、core/、agents/、tools/ 这样分层明确，让 Prompt 和工具逻辑能够独立演进。 2. 重塑对 LLM 原理的认知不要把 LLM 当成万能黑盒，要把它当成一个基于概率的“推理引擎”。 - 关键点：理解 Token 预算（Context Budgeting）是 Agent 设计的生命线。你必须学会如何通过摘要、压缩和检索策略，在有限的窗口内保留最关键的证据。 - 金句：在 Agent 系统中，推理是基于模式的预测，因此你必须提供结构、工具和约束，而不是单纯的祈祷模型能听懂。 3. 从“链”到“图”的思维跃迁 2026 年的趋势是从简单的线性链（Chain）转向复杂的有状态图（Graph）。 - 框架选择：LangGraph 之所以成为生产环境的首选，是因为它将 Agent 建模为显式的状态机。这让循环、重试和人工干预（Human-in-the-loop）变得可控、可回溯。 - 避坑指南：最大的反模式是直接复制 Demo 代码。框架只是实现工具，真正的架构是你的状态模型、数据契约和安全规则。 4. 内存管理：Agent 的长期记忆 Agent 需要区分短期记忆（上下文窗口）和长期记忆（外部存储）。 - 进阶策略：学会平衡“新鲜度”（Recency）与“相关性”（Relevance）。对于不确定的内容，宁可执行“不存储”策略，也要避免幻觉进入记忆循环。 - 金句：只存储你能证明其合理性的内容，Agent 的记忆不应成为幻觉的温床。 5. 工具集成的“特种兵”标准一个 Agent 友好的工具必须具备：清晰的名称、极窄的用途、类型化的输入 Schema 以及确定性的输出。 - 安全红线：永远不要让 Agent 直接执行高风险操作。必须通过策略门控（Policy Gate）、沙箱环境（Sandboxing）和人工确认来构建护城河。 6. RAG 的工业级演进简单的向量检索已经过时，2026 年的 RAG 是混合检索与重排序（Re-ranking）的结合。 - 关键点：元数据过滤（Metadata Filtering）是企业级 RAG 的安全底线，它能防止跨用户的数据泄露。 - 深度见解：RAG 不仅仅是为了补充知识，更是为了给 Agent 的决策提供“证据链”。没有引用（Citations）的生成结果在生产环境中是不可信的。 7. 多智能体协作的协议化当任务复杂到单一 Agent 无法处理时，引入 Supervisor（主管）模式。 - 核心逻辑：通过标准化的“智能体协议”进行通信，明确目标、约束和上下文引用。这能降低沟通成本，并允许在不破坏工作流的情况下更换模型。 8. 生产就绪的最后一步：可观测性与评价 Agent 跑通了不代表它能上线。 - 评估体系：超越“看起来不错”的直觉，建立基于任务成功率、工具调用准确率和安全违规率的自动化测试集。 - 运维关键：结构化日志和链路追踪（Tracing）是调试“智能体变怪了”的唯一手段。 2026 年的 Agent 工程师，本质上是在不确定性的沙滩上建造确定性的灯塔。技术栈会变，但工程化的严谨性——从类型检查到 CI/CD，从沙箱隔离到 RAG 评估——永远是区分玩具与产品的分水岭。 drive.google.com/file/d/1JkNUDOztGVX7LLbMgkiOr0vffBLg8PeU/view 网盘下载：pan.quark.cn/s/a5aaa739e364

38. 对话EverMind：4个月做到SOTA，要给所有Agent装上长期记忆

39. Agent 原生通讯协议：从传递代码，到传递认知

40. OpenClaw 龙虾到底最适合哪些人？OpenClaw 是目前最接近数字员工的开源 Agent。但它不是万能神器，也不是给所有人准备的。官方宣传说适合个人、家庭、公司助理，甚至有非技术用户反馈“CLI 超级上瘾”，但开发者本人和社区实测都明确指出：它最适合有一定技术基础、愿意折腾、想把 AI 变成真正执行力的用户。最适合的 5 类人（按匹配度排序）1. 技术开发者 / 程序员 / AI 极客 / 独立开发者 这是核心受众。你能自己部署、自定义 Skills、多 Agent 协作、接入 Claude/GPT/Codex 等模型、甚至让它帮你写代码、跑测试、发 PR、自动化 DevOps。很多人专门买 Mac Mini 24/7 跑它。爱开源、爱控制、爱深度折腾的，这玩意儿就是天堂。 2. 一人公司 / 自由职业者 / 超级个体 / 创业者 最爽的场景！把它当全职无薪数字员工，自动化重复事务：内容运营（定时发帖、数据收集）、邮件处理、客户初筛、研究调研、发票报销、行程规划……一个人顶一个团队。很多人在用它“运行我的公司”，省掉虚拟助理费用。 3. 生产力极客 + 有重复明确工作流的人 内容创作者、电商运营、数据分析师、客服/行政岗、小团队：只要你的流程是“规则明确+重复”的（不是高度创意判断），它就能接管。例子：每天抓竞品数据、整理 Notion、发长辈图、检查航班、批量处理文件。混乱或需要大量人工决策的工作就不行。 4. 隐私党 + 自托管爱好者 数据全本地，不上传云端。律师、金融从业者、处理敏感信息的专业人士首选。配上无审查本地大模型，官方强调“基础设施你自己控制”，这点比任何云端 Agent 都香。 5. 中国用户 阿里云、腾讯云、京东云等都出了一键云部署，门槛大幅降低。即使你不是硬核程序员，也能快速跑起来。不适合谁？（别踩坑）• 纯小白 / 非技术用户：部署 + 权限配置 + 安全设置有门槛。• 只想简单聊天问答的人：直接用 ChatGPT / Claude / Kimi 就够了，OpenClaw 的价值在“执行”，不是聊天。• 大企业 / 需要零维护的团队：安全风险（它能操作你整个系统）、token 费用持续（复杂任务很烧钱）、需要持续调教和监控。• 高度创意/不确定性工作：它擅长执行确定步骤，不擅长原创决策（还是要靠你 prompt）。一句话总结：OpenClaw 最适合那些“想把 AI 当员工用”、有技术底子或愿意学、每天有重复事务要自动化、又在意隐私和控制权的人。它不是玩具，而是生产力武器——用对了能省几倍时间，用不对就是又一个要维护的工具。#新媒沈阳聊ai#

41. 裸辞北大博士带17个Agent，49天造出全球首个AI开放世界！成本仅5000

42. Clawdbot 之后，我们离能规模化落地的 Agent 还差什么？

43. #AI圈为何流行养龙虾了# 最近AI圈全员养龙虾，本质是OpenClaw引爆的AI智能体革命。它不只是聊天，是能本地执行、自主干活的数字助手，GitHub爆火破纪录，上手门槛极低、开源免费、多模型兼容，普通人也能一键部署。和传统AI只给方案不同，龙虾能直接操作设备、处理文件、自动跑任务，从“出主意”变“真干活”。社区疯玩、大厂跟进，标志AI从对话走向自主执行。未来会更轻量化、多模态、生态更丰富，普通人也能拥有专属数字分身。这不是跟风玩梗，是AI Agent落地的关键一步，2026智能体时代真的来了。 OpenClaw才是大众想要的AI能力，你有尝试过嘛？

44. 《从零开始构建智能体》从基础理论到实际应用，全面掌握智能体系统的设计与实现在线阅读： datawhalechina.github.io/hello-agents/Hello-Agents 是 Datawhale 社区的系统性智能体学习教程。如今 Agent 构建主要分为两派，一派是 Dify，Coze，n8n 这类软件工程类 Agent，其本质是流程驱动的软件开发，LLM 作为数据处理的后端；另一派则是 AI 原生的 Agent，即真正以 AI 驱动的 Agent。本教程旨在带领大家深入理解并构建后者——真正的 AI Native Agent。教程将带领你穿透框架表象，从智能体的核心原理出发，深入其核心架构，理解其经典范式，并最终亲手构建起属于自己的多智能体应用。我们相信，最好的学习方式就是动手实践。希望这本教程能成为你探索智能体世界的起点，能够从一名大语言模型的"使用者"，蜕变为一名智能体系统的"构建者"。✨ 你将收获什么？ 📖 Datawhale 开源免费完全免费学习本项目所有内容，与社区共同成长 🔍 理解核心原理深入理解智能体的概念、历史与经典范式 🏗️ 亲手实现掌握热门低代码平台和智能体代码框架的使用 🛠️ 自研框架HelloAgents 基于 Openai 原生 API 从零构建一个自己的智能体框架 ⚙️ 掌握高级技能一步步实现上下文工程、Memory、协议、评估等系统性技术 🤝 模型训练掌握 Agentic RL，从 SFT 到 GRPO 的全流程实战训练 LLM 🚀 驱动真实案例实战开发智能旅行助手、赛博小镇等综合项目 📖 求职面试学习智能体求职相关面试问题#科技先锋官#

45. 一款产品，同时为人类和 Agent 设计，LibTV 是怎么做的？

46. 有个事情大家可能没意识到，过去github上的开源软件的代码贡献绝大多数来自于程序员。有产品想法的人只能写issue，并且隔三差五想办法让程序员注意到自己的issue，但会不会有人帮你实现，都看缘份。OpenClaw的出现第一次让这个框架生态中的非程序员和他们在使用的顶级模型一起，可以随时提PR，只要你能描述清楚一个问题或特性，你的agent分分钟就能把实现的代码写好，非常完整的测试加上极其专业的说明，然后提交到源码仓库。开源软件的贡献者将扩展到所有用户… 大大加速其发展。

47. AI Agent从热词到真实产品，速度比想象中快得多。Reddit上一场关于"大家到底在用Agent做什么生意"的讨论，揭示了当前落地最真实的图景。核心洞察：真正赚钱的Agent业务，往往不那么光鲜最成功的案例都有一个共同点：它们不试图取代整个岗位，只是把最无聊的部分自动化掉。当前正在构建的几类Agent：1. 自动化交易Agent基于LangChain构建的多模态Agent网络，支持用自然语言描述任意交易策略并自主执行2. 内部运营类Agent监控内部系统、跨工具数据对账、自动生成报告、对入站请求进行分类筛选——人类看到之前就已处理完毕3. 竞争情报Agent为电商团队监控竞品定价、落地页变化、促销活动，只在发生有意义变化时才发出警报4. 客服支持Agent审阅工单、标记边缘案例、为支持团队起草回复——已在节省真实工时5. 语音客服Agent很多创业团队在做这个方向，解决企业"无法24小时接听电话"的痛点，融资相对容易6. 趋势洞察Agent整合社交媒体动态与内部OKR，识别趋势机会，帮助团队确定每周优先级7. 会议摘要Agent自动总结会议纪要和邮件内容，面向初创团队8. 统一知识查询Agent连接Slack、Google Sheets、Google Docs、数据库等多源信息，实现极速问答一个关键规律：成功的Agent都运行在高度约束的环境中。它们需要操作真实Web工具时，往往在可预测的沙箱环境里执行，保持"无聊且可审计"。那些试图过度自主或过于通用的Agent，通常都会卡壳。结论很清晰：真正的商业机会正在小而垂直的细分领域形成，而非大而全的通用系统。reddit.com/r/AI_Agents/comments/1pyd60q/what_agentic_ai_businesses_are_people_actually/

48. 与其整天刷AI新闻焦虑，不如花3小时做个最小可行性产品。 #大咖观察 #红衣聊AI #创业项目 #科技改变生活

49. 「Github一周热点99期」提升ClaudeCode效率10倍的工具？

50. 一个视频讲清楚，Openclaw到底是啥！怎么就爆火了？（非广放心看～）#零距离看懂财经 #openclaw

51. 普通人翻身的六次国运 #普通人 #创业 #ai #逆袭

52. 推荐这个基于 Claude Agent SDK + Electron 开发的开源 AgentCraft Agents 是 Craft 团队开源的一款 AI Agent 工具，核心理念是为 Claude Code 提供一个更友好的图形界面，让用户能更高效地与 AI 编程助手协作。核心特色告别命令行的 Claude Code 体验——保留 Claude Code 的全部能力，但用精心设计的 UI/UX 包装。作者坦言自己不喜欢终端界面，更偏爱优雅的视觉设计、字体排版和触控交互。解决实际痛点——针对 Claude Code 使用中常见的困扰：难以审查计划、不易理解代码变更的原因、多任务切换困难等问题，提供了更清晰的工作流。非技术人员也能用——Craft 内部的财务、市场、客服、HR 团队都已开始日常使用，证明了它对「非程序员」的友好度。可 fork、可定制——采用 Apache 2.0 协议开源。作者认为未来的个人软件不是从零构建，而是「fork + remix」——基于现有项目二次定制，打造真正属于自己的工具。技术背景基于 Web 技术栈开发，底层调用 Claude Agent SDK。作者是有 20+ 年经验的 iOS/UIKit 工程师，这是他首次认真尝试 Web 开发，整个项目 100% 代码由 Claude 编写，但架构决策和 UX 细节打磨完全由人主导。项目地址下载：网页链接源码：网页链接

53. 【本周GitHub最疯狂的24小时：AI Agent项目集体爆发】快速阅读：这周GitHub增长最快的项目几乎全是AI Agent基础设施，从完整的AI代理系统到用Zig写的专用浏览器，星标增长速度惊人。这不是应用层的爆发，而是工具层的军备竞赛——真正的战场还没开始。---增长榜单：1. agency-agents 一周涨23.2K星，提供前端开发、社区运营、事实核查的完整AI代理系统2. superpowers 涨19.2K星，插件式技能框架，刚突破10万星3. MiroFish 涨17.6K星，群体智能预测引擎4. OpenViking 涨10.2K星，火山引擎开源的Agent上下文数据库5. lightpanda-io/browser 涨9.9K星，专为AI设计的无头浏览器，用Zig编写还有阿里的page-agent（用自然语言控制网页界面）、吴恩达的context-hub（上下文管理层）、微软的BitNet（1-bit大模型框架）等。有意思的是评论区的分裂。有人说“用Zig写的无头浏览器值得关注，瓶颈正在从模型能力转向执行基础设施”。有人直接断言“大多数网站的未来是零UI”。也有人泼冷水：“95%的Agent框架只是包装器，一遇到生产环境就崩溃。真正有价值的是能处理错误恢复的那个。”另一个观察：“阿里、微软、吴恩达同一周发布Agent基础设施，说明基础层还在构建中。Agent领域的赢家还没确定，大家都在抢占底层。”最扎心的评论：“我们在给它们配备无头浏览器之前，它们连可靠的测试套件都写不好。”星标增长快不等于实际采用。一周涨23K可能只是沮丧的开发者在寻找替代方案。六个月后回看，还在被使用的才算数。ref: x.com/sharbel/status/2034968576696688689#AI创造营##人工智能#

54. 本周AI项目推荐：AirJelly、Boxy、Paperboy…Proactive Agent的野心和现实

55. AI手机的到来或许不再久远，真正的人车家AI全交互，AI的深度交互，不止于手机。小米技术北京发布，基于MiMo大模型打造移动端AI交互测试产品Xiaomi miclaw，开启小范围封测，是小米探索Agent的尝试。相较传统AI助手，拥有系统底层、个人上下文理解、生态互联、自进化四层能力。小米miclaw这波直接把移动端Agent落地，系统级能力拉满，AI手机和AIOS的时代是真的要来了。别家AI最多是APP级助手、被动响应、只能做简单指令，小米miclaw是系统级Agent、主动规划、能自主完成复杂任务、深度绑定小米全生态，生态伙伴1.5万家、设备超10亿台。用全球最大IoT生态喂饱它，不敢想真正AI的到来。这就是AIOS和真AI手机的样子，而不止是用手机AI点个外卖、购物这些场景，是生活方方面面的全覆盖。

56. 深度｜养马、养虾、练模型：MiniMax 的 Agent 三线布局到底在赌什么？

57. Nous Research 开源了一个 AI Agent 框架：Hermes Agent。「The agent that grows with you」——会自我生长的 Agent。核心亮点是一个闭环学习系统，Agent 可以从使用经验里自动创建技能、改进技能，跨会话记住你是谁。大多数 AI Agent 框架的记忆是静态的，你教它什么它记什么，不会自己演化。Hermes 的设计不同： 1. 自动创建技能：完成复杂任务后，Agent 会主动把这次经验总结成可复用的技能，下次遇到类似任务直接调用。 2. 技能自我改进：已有的技能在使用过程中会持续迭代，而不是一次写好永不更新。 3. 用户建模：基于 Honcho 的对话记忆，Agent 会跨会话持续深化对你这个人的理解——你的偏好、工作方式、决策模式。 4. FTS5 全文搜索 + LLM 摘要：可以搜索所有历史会话，用语义召回过去的上下文。访问：github.com/NousResearch/hermes-agent #HOW I AI# #程序员#

58. #豆包手机#豆包手机的亮相，让AI Agent与传统App的冲突从隐性走向显性，而这样的博弈未来只会愈发频繁。AI Agent以“意图驱动”重构交互逻辑，用户无需打开一个个App，只需一句指令就能让其跨应用拆解任务、自主执行，这直接冲击了App赖以生存的入口价值与流量逻辑——当“打开应用”的动作被跳过，App的广告变现、生态控制权难免被削弱，甚至面临“管道化”危机。而冲突的核心更在于权限与生态的博弈：Agent需要系统级权限实现流畅操作，却引发隐私安全争议；App既担心开放API后丧失主导权，又害怕拒绝适配会被边缘化。这场变革本质是“功能工具”与“智能代理”的范式之争，随着端侧AI技术的成熟，类似的权限博弈、流量争夺、生态重构还将在更多场景上演，推动整个数字生态重新划分边界。

59. 在研究编程Agent，Agent核心就几十行代码，那剩下的几万行到底在解决什么问题？

60. 那里寻找到相对完整的真正的AI-Agent 的源码用来学习？

61. 大语言模型（LLM）在写代码方面已非常强大，但要构建非简单应用，自己仍需懂代码。任何声称“不懂代码也能做复杂App”的说法，要么是推销，要么是不懂实际开发。不过，学代码从未如此便捷。你只需几个月的刻意学习，利用最先进的语言模型，就能自己用AI辅助打造非简单应用。核心在于：AI能帮你写代码，但你必须理解软件逻辑、系统架构和调试方法，才能驾驭复杂项目。否则，代码生成很快会陷入重复、杂乱、难维护的陷阱。理解代码背后的原理，是辨别AI建议优劣的关键。传统的4年计算机科学学位正逐渐失去性价比，更高效的方式是结合现代AI工具，短期内集中学习基础和实战。让AI成为“加速器”，而非“替代品”。初学者或转行者可通过结构化训练，搭配LLM辅助，快速跨越语法和模板壁垒，把时间花在架构设计和问题解决上。即使没有多年写码经验，掌握逻辑思维和系统规划，也能构建商业级应用。真正的挑战不在“写代码”，而是“理解需求，设计系统，解决复杂问题”。AI压缩了学习曲线，但你必须能提出正确的问题，给模型准确上下文，才能发挥最大效能。AI让“学编程”更快、更易，但不会取代对代码和系统的深刻理解。非简单应用的门槛没消失，只是形态变了——从打字写代码，转向理解架构与调试。未来属于懂得与AI协同、善于系统思考的开发者。原文：x.com/ImSh4yy/status/1993397933895450871

62. 2026必备！这8大AI工具，没有裸泳......

63. Learn Claude Code 是真做的好，强烈推荐👍 教程地址：网页链接项目地址：github.com/shareAI-lab/learn-claude-code很多人用 Claude Code 或 Cursor 写代码，觉得 AI 编程助手很神奇，但如果问一句"它到底是怎么工作的"，大部分人答不上来。Learn Claude Code 这个开源项目做的事情很简单：用 12 节课，从零开始搭一个类似 Claude Code 的 AI Agent，每节课只加一个机制，每个机制都有可运行的 Python 代码。这个项目的核心洞察是：所有 AI 编程 Agent 的底层都是同一个循环。用户发消息给模型，模型决定要不要调用工具，调用了就执行，把结果喂回去，继续循环，直到模型觉得任务完成了。整个 Agent 的最小实现不到 30 行代码。剩下的一切，规划、子任务拆分、上下文压缩、多 Agent 协作、工作目录隔离，都是在这个循环上面一层一层叠加的。12 节课就是这 12 层。学习路径设计得很讲究。前两节搞定核心循环和工具调用第三节加入计划能力（没有计划的 Agent 会跑偏）第四到六节处理子 Agent、技能加载和上下文压缩（上下文窗口是有限的，不压缩大项目根本跑不动）第七八节做任务持久化和后台执行，最后四节进入多 Agent 协作：组队、通信协议、自主领取任务、工作目录隔离。从一个人干活，到一个团队协作，复杂度是渐进的。项目配了一个交互式 Web 平台（learn-claude-agents.vercel.app），有步骤图解、源码查看器和文档，支持英文、中文、日文三种语言。文档风格是"心智模型优先"：先讲问题是什么，再讲解决方案，配 ASCII 图，最后是最小可运行代码。对想搞懂 AI Agent 内部原理的开发者来说，这可能是目前最好的从零到一的学习路径。不需要什么前置知识，有 Python 基础就能跟。学完之后再去看 Claude Code 或者任何 Agent 框架的源码，会发现都和这个教程介绍的差不多。

64. 【无广】我用AI Agent手搓了一个科技博主神器：动态图表生成器！

65. Manus被Meta收购，这是中国AI路线的一次胜利。 #大咖观察 #红衣聊AI #manus #Meta #agent

66. 关于 AI Agent，你最想知道的 3 个问题——为什么我说“垂直 Agent”是个伪命题回答几个读者问题。1、AI Agent 是否有一个权威的概念？中美两国对这个概念是否有统一的解释？AI Agent 的定义和国家无关，更多是行业共识的演进。目前业界比较认可的定义来自 Anthropic。他们在《Building Effective Agents》（网页链接）这篇文章中做了一个很重要的区分：工作流（Workflow）：通过预定义的代码路径来编排 LLM 与工具的系统。Agent：由 LLM 动态地指挥自己的流程和工具使用方式的系统，始终由 LLM 来掌控完成任务的方式。简单来说，工作流是“人写好剧本，AI 照着演”；而 Agent 是“人给个目标，AI 自己想办法”。从技术实现角度，我比较认同 Simon Willison 提出的简洁定义（网页链接）：一个 AI Agent（智能体），是为了实现某个目标，循环调用工具的大语言模型。这个定义抓住了 Agent 的本质——它不是一次性给出答案，而是通过“思考→行动→观察→再思考”的循环，逐步完成任务。目前主流的 Agent 实现，无论是 OpenAI 的还是 Anthropic 的，底层都是这个结构。当然，不同公司可能会根据产品定位给出略有差异的表述，但核心思想是一致的：Agent = LLM + 工具调用 + 自主决策循环。2、近期国内外大厂密集推出 AI Agent，为何选择这个时间点？您如何看待 AI Agent 的商业化前景？大厂在这个时间点密集推出 Agent，核心原因是：Agent 是目前 AI 落地最有价值的方向。为什么 Agent 比聊天机器人更有商业价值？聊天机器人的局限性很明显——它只能“说”，不能“做”。而 Agent 能够：• 调用工具：比如搜索网页、读写文件、执行代码• 完成复杂任务：把大任务拆解成小步骤，逐个完成• 与外部系统集成：对接企业内部系统、数据库、API• 持续运行：不需要人一直盯着，可以在后台自主工作这意味着 Agent 可以真正替代人完成一部分工作，而不只是辅助回答问题。已经跑通的场景：编程领域编程是 Agent 最先落地的领域。像 Claude Code、Cursor、Codex 这样的编程 Agent，已经能够实实在在地帮开发者完成任务，不只是生成代码片段，而是理解需求、读取项目代码、修改文件、运行测试、修复 bug，整个流程都能自主完成。正在爆发的方向：Skills 生态去年底开始，“Skills”这个概念开始流行。简单理解，Skills 就是教会 Agent 完成特定任务的“技能包”，一套预设的工具、提示词和工作流的组合。比如我个人就大量使用 Claude Code 结合各种 Skills 来提升效率：• 给文章自动配图（调用图片生成工具）• 根据素材生成漫画故事• 根据素材自动生成 PPT• 自动发布文章到公众号、博客、社交媒体• 等等这些任务以前每个都要花我半小时到几小时，现在几分钟就能完成。顺便说一下，我这几个 skills 都是开源的：github.com/JimLiu/baoyu-skills/issues现阶段的挑战但 Agent 目前仍处于早期阶段，主要挑战有：1. 门槛较高：目前这些能力主要在极客圈子里流行，普通用户上手困难2. 安全问题：Agent 需要较高的系统权限才能工作，这带来了安全风险。比如恶意的 Skill 可能窃取数据、攻击系统3. 可靠性：Agent 有时会“跑偏”，需要人工干预这些问题都在被逐步解决。大厂密集入场，本质上是看到了 Agent 的巨大潜力，想要抢占生态位。谁能率先建立起最多用户的 Agent 客户端和丰富的 Skills 生态，谁就能在下一阶段占据优势。就像现在 Anthropic 就依赖 Claude Code 抢占了先机和用户心智，大家想到 Coding Agent 先想到 Claude Code，MCP、Skills 的标准也是他们提出来的，开发者们争先恐后的基于他们的标准在构建 Agent 生态。3、通用类 AI Agent 和垂直类 AI Agent，您更看好哪个的商业前景？这个问题需要换个角度来理解。Agent 本身难以形成垂直壁垒从技术角度看，Agent 本身没有任何秘密，就像我前面说的，它从技术角度看就是一个循环调用工具的大语言模型。而模型对所有人来说都是一样的：要么花钱用商业模型（OpenAI、Anthropic、豆包、阿里），要么用 DeepSeek 这样的开源模型。这就像选操作系统，你用 Windows 还是 Linux，大家都能用。所以，单纯做一个垂直领域的 Agent 很难建立护城河。你今天能做，别人明天也能做，而且可能做得更好。真正的机会在哪里？打个比方：Agent 就像操作系统，无论是通用领域还是垂直领域，操作系统本身都差不多。真正的差异化，是基于操作系统之上的应用。垂直领域真正的机会在于：1. 独有的数据：你有别人没有的行业数据、客户数据、知识库2. 专业的 Skills：针对特定行业流程打造的工具和工作流3. 深度的集成：与行业内已有系统的对接能力4. 领域 Know-how：对行业痛点和流程的深刻理解举个例子：一个医疗领域的 Agent 产品，核心竞争力不是“Agent”这层，而是背后接入的医学知识库、与医院 HIS 系统的对接、对诊疗流程的理解、以及多年积累的脱敏病例数据。所以我的结论是：不要去做“垂直 Agent”，而是用通用 Agent 的能力，去解决垂直领域的问题。护城河不在 Agent 这层，在你围绕 Agent 构建的数据、工具和行业理解。以上是我基于一线实践的观察和思考，仅供参考。

67. PallasAI 完成数千万元融资，发布行业首款 GEO 产品化 AI Agent

68. 【那些让你惊叹的AI Agent，99%都是假的】最近Google放出了一份64页的内部技术手册，直接戳破了AI Agent领域最大的泡沫。当整个科技圈都在吹捧“自主AI员工”的时候，真相是：你上周看到的那个创业公司演示的Agent，本质上就是几个API调用加上漂亮的提示词。这根本不是Agent，只是昂贵的ChatGPT外壳。Google提出了一个新概念叫“AgentOps”，类似于机器学习领域的MLOps，但专门针对Agent。包括评估框架、监控面板、CI/CD流水线、基础设施配置。和“拼几个提示词就上线”完全是两个世界。真正的Agent需要通过四层评估检验：第一层是组件检查，看它是否每次都能调用正确的API。第二层是逻辑检查，看你能否追溯它的推理过程。第三层是质量检查，看输出结果是否真的有效。第四层是安全检查，看它能否被越狱攻击。现实是，大多数Agent连第一层都过不了。安全问题更值得警惕。当你给Agent数据库访问权限时，你实际上是把整个公司的钥匙交给了它。提示词注入、数据泄露、静默失败，这些风险被大多数团队当作事后才考虑的问题。演示和生产环境的差距是巨大的。演示在沙盒里运行，输入完美可控。生产环境面对的是边缘情况、愤怒的用户、凌晨三点宕机的系统。那个在圈内传开的47000美元失控循环事故就是血淋淋的教训。Token爆炸、静默递归、零监控，这就是没有监控就部署的代价。演示优化的是惊艳效果，生产优化的是可靠性。这两者之间隔着一条鸿沟。Google押注的是基础设施，而不是噱头。当创业公司还在烧钱做Agent玩具的时候，Google正在铺设所有人最终都需要的轨道。如果你在构建Agent时没有评估框架、没有监控、没有可靠性设计模式，那你构建的就不是Agent。Agent经济不会真正到来，直到我们停止把这件事当作提示词工程来对待。最先想明白这一点的公司，将主导下一个十年。x.com/rryssf_/status/2015742275607998481

69. 开发AI Agent常常需要切换多个框架和工具，记忆系统难管理，技能创建繁琐，自学习循环还得从零搭建，效率低下。《Hermes Agent 从入门到精通》橙皮书，提供Nous Research开源AI Agent框架的完整实战指南。全书17章5部分，详解自学习循环、三层记忆系统、自动技能创建与演化，还包括安装、多平台部署和真实场景应用。GitHub：github.com/alchaincyf/hermes-agent-orange-book主要内容：- 从Harness工程到Hermes Agent核心概念；- 学习循环、记忆系统、Skills与工具生态；- 动手安装、首次对话、多平台运行与自定义；- 知识助手、开发自动化、内容创作、多Agent实战；- 自学习Agent边界与三方对比深度思考。免费PDF下载，支持开发者与AI爱好者快速上手，基于Hermes Agent v0.7.0。#AI橙皮书##HermesAgent##人工智能#

70. AI工作流已死？Agentic 时代，n8n这类工具还有学的必要吗？

71. 火山引擎这次发布的两款模型，挺值得聊聊的。豆包1.8专门面向多模态Agent场景进行了定向优化，具有更强的Agent能力、升级多模态理解、更灵活的上下文管理，瞄准的就是教育、质检这种有明确场景需求的行业。日均token用量涨10倍、上百家企业用量破万亿，这背后透出的客户需求非常真实，企业不是为技术买单，而是为"解决实际问题、降本增效"买单。火山引擎的“AI节省计划”刚好抓住这个痛点，最高47%的阶梯折扣，加上Seedance模型的“Draft样片”预览功能，能削减60%无效成本、提升65%效率，让中小公司也敢放开手脚用AI。再看Seedance 1.5 pro主打音画同步、方言口型对齐，甚至覆盖小语种，这明显不是只给专业影视团队用的。短视频、跨境电商、线上培训…这些领域需要低成本快速产出高质量视频，摆脱过去“要么贵、要么假”的困境。谭待还提到传统IT架构撑不住Agent时代，这点很实在。很多企业卡在“模型有了，但不知道怎么集成到旧系统里”“权限怎么管理”“任务怎么调度”。火山引擎推AgentKit和HiAgent工作站，表面是工具，其实是在卖“一站式Agent管理方案”。帮企业把AI“管起来”，让它能安全、稳定、可监督地嵌入业务流。这次发布像一面镜子，照出目前AI市场的真实水温，客户要的是省钱、省心、能直接嵌入业务的智能体，并且最好能源头控制成本和风险。模型能力是门票，但打赢市场靠的是生态配套和对行业痛点的理解。#豆包大模型1.8正式发布##火山引擎2025原动力大会#

72. 你不知道的 AI Coding：非技术人的上手、场景与实战网页链接“不少人用 Claude Code 其实是卡在使用命令行的第一步，看到只有字符的终端会觉得是给程序员用的，自己肯定搞不定。其实门槛没想象的高，会用豆包这类对话框 AI 的人花点时间也能上手，剩下的就是慢慢习惯把执行权交给它。等你用顺手后会发现它像个什么活都接的能干助手，跑后台数据、写解决你问题的小工具、把乱七八糟的文档拼成简报、做原型、整理销售报表都能干。之前会不会写代码不是关键，等你有意识把项目背景写进 CLAUDE.md、把需求写得足够精确、会去想着沉淀几个 Skill 把重复动作打包，那你其实就称得上入门了，这篇文章主要是想带非技术同学也用上我最爱的 Claude Code。”#AI创造营##How I AI#

73. 普通人如何充分利用AI！NAS部署AgentChat，打造最强知识库

74. 【拆解 AI 协作逻辑：Sub-Agents 与 Agent Teams 核心差异】快速阅读：多数人面对复杂任务时会惯性地堆砌多个 Agent，这往往是错误的。设计的核心不在于 Agent 的数量，而在于任务所需的协作模式：是需要隔离执行的 Sub-Agents，还是需要实时通信的 Agent Teams。目前的 AI 系统构建方式大多存在误区，当任务变得复杂，人们倾向于直接套用多智能体架构，但这其实是在增加不必要的系统开销。Sub-Agents 更像是函数调用。它是一个被高度隔离的实例，拥有独立的系统提示词、工具集和上下文。它只负责把混乱的探索过程压缩成一个干净的信号返回给父级。这种模式追求的是并行与隔离，Sub-Agents 之间无法直接对话，也不能互相创建新实例。这就像是把任务分发给不同的专业外包，你只关心结果，不关心过程。Agent Teams 则更像是一个动态运行的操作系统。它们强调协作，通过共享任务层和实时通信来同步状态。一个前端 Agent 发现变动，可以立刻通知后端 Agent。这种模式是持久且具有交互性的。很多人习惯按角色拆分，比如规划者、开发者、测试者。有观点认为，这种做法会导致严重的上下文丢失。执行者不知道规划者的初衷，测试者也不了解执行者的决策细节。每一次交接都是一次信息熵增。真正有效的拆分逻辑应该是基于上下文边界的。如果两个任务共享深层的背景信息，就把它们留在同一个 Agent 里。只有当上下文可以被干净地剥离时，才进行拆分。设计时可以参考这五种模式：提示词链、路由、并行化、编排者-执行者、以及评估者-优化者。如果任务本身很简单，或者 Agent 之间存在极强的依赖关系，强行引入多智能体反而会因为协调开销过大而导致系统崩溃。与其思考需要多少个 Agent，不如问问：这个任务到底需要什么样的协调？x.com/Suryanshti777/status/2047694444787577236

75. 字节跳动原豆包PC端负责人齐俊元已于2025年11月离职，并在今年3月迅速成立AI公司“此间无限”，注册资本高达1000万美元。新公司聚焦大模型驱动的GUI Agent，据称已获IDG等顶级美元基金两轮投资，估值达数亿美元。齐俊元是连续创业者，2019年曾将创立的Teambition以约1亿美元出售给阿里，后任阿里云盘负责人。2023年加入字节，历任飞书产品副总裁、豆包PC端负责人。此次创业项目虽被传与阶跃星辰合作，但知情人士称仅限技术层面，未涉及股权。这位90后创业者曾在福布斯、胡润等榜单留下身影，如今再次入局AI赛道。伴随字节AI业务调整，核心人才出走创业，正成为行业新一轮变局的注脚。

76. 关于 AI Agent 的未来，Andrej Karpathy 最近分享了一个深刻的洞察：LLM 应用不再仅仅是模型的包装，而是通过私有数据、传感器和反馈闭环，将模型编排成垂直领域的“专业团队”。 Aaron Levie 对此补充道，AI 应用层正在变得前所未有的“厚”。过去两年，人们常批评 AI 应用只是“薄壳包装（Thin Wrapper）”，但这只是技术初期的错觉。随着 AI 从对话框走向工作流，真正的价值正在向栈顶迁移。一个成熟的 AI Agent 应用通常包含四个核心支柱： 1. 上下文工程：处理复杂的长文本与检索逻辑。 2. 任务编排：将多个 LLM 调用串联成复杂的有向无环图（DAG），在性能与成本间取得平衡。 3. 专用 GUI：为“人机协作”提供垂直行业的交互界面。 4. 自主权滑块：允许用户根据信任度调节 Agent 的自动化程度。我们可以这样理解：通用大模型就像是一名极具潜力的大学毕业生，而优秀的 LLM 应用则是将其培养成专业人士的“精进学院”。在企业级市场，通用的横向平台往往难以落地。真正的护城河不在于模型的原始智商（IQ），而在于对特定业务流的理解、私有数据的深度集成，以及对旧系统的变革管理。这里的深度思考在于：当模型能力趋于商品化，权力的重心将转移到控制任务分解、反馈检测和故障处理的人手中。这层“厚应用”看起来不再像传统的软件，而更像是被代码化的管理学。软件 3.0 时代，LLM 是引擎，但产品是系统。 x.com/levie/status/2002805101510197370

77. openclaw 飞书多agent协作怎么玩？

78. “CTO 去 Anthropic 当工程师”，其实讲的是 AI 时代职业价值排序变了。以前我们默认，职业上升就是从写代码到管团队，从工程师到高管。但 AI 出现后，这条路径开始被打破。因为当模型能力足够强，一个一线技术人不再只是“执行者”，而可能变成拥有巨大生产力的超级个体。他不需要管理几百人，也可能做出影响整个行业的东西。所以这些 CTO 的选择，并不一定是降级，而可能是提前看到了新周期里的权力中心。AI 时代最值钱的位置，可能不是坐在管理层会议室里，而是站在基础模型最近的地方。

79. Agent的底层原理就这么简单：别被玄学忽悠，手撕核心代码给你看

80. 别再当韭菜！600块组装Mac mini平替，跑AI Agent比白苹果还香？

81. AI也可以组建团队了港大开源的新项目ClawTeam感觉像是让AI Agent从单机到了集群，不同于当前主流的单Agent工具，ClawTeam引入了领导型Agent。当我们下单目标，它就会自主将复杂任务解构为子任务。从开发到部署的全流程自动化，ClawTeam的全栈闭环将原本需要人工干预的DevOps流程转化成了Agent群体的内部协作。如果说OpenClaw解决了“手”的问题，ClawTeam就是在试图解决“脑与神经网络”的问题吧 #ai##ai前沿速递##微博兴趣创作计划#

82. 目前最强OpenClaw安装分享！对接飞书！普通人最该体验的AI Agent项目

83. 当有人说“编程已死” 我更愿意说一句：死的是“打字员式编程”，活下来的是“定义价值的编程”。#大咖观察 #红衣聊AI #openclaw #ChatGPT#编程

84. AI 时代工程师的新必修课：Agentic Engineering Patterns～收藏Vibe Coding 之后，下一步是什么？Django 联创 Simon Willison写了一份持续更新的工程实践指南，12章，专门讲工程师如何真正驾驭 Claude Code、OpenAI Codex 这类 coding agent。1. 认知重建——"写代码"这件事变了1）Coding agent 的本质是：在循环里执行工具来达成目标。不是聊天补全，是真正能跑代码、能迭代的 agent。2）关键认知转变：写代码变便宜了，但写出好代码没有。3）好代码的标准没变——能运行、有测试、处理边界 case、文档同步、可维护。变的是：以前"这个功能不值得做"的理由消失了。现在的习惯应该是：先跑一个 agent session，10分钟后再判断值不值。2.工程实践——怎么用才不翻车1）Red/Green TDD：先写测试、确认测试失败（Red），再让 agent 实现到通过（Green）。这一步绝大多数人跳过，结果是 agent 写了跑不起来的代码或根本没被用到的代码。一句 prompt 搞定："use red/green TDD"，所有主流 agent 都能理解。2）Git 当安全网：agent 对 Git 的理解比多数初级工程师强。让 agent 每完成一步就 commit，出了问题随时 git bisect 定位哪一步出的问题。Merge conflict 也不用自己解，直接扔给 agent。3）囤积可复用示例（Hoard）：Simon 最推崇的习惯——把"我知道怎么做到"的东西积累成代码库。给 agent 提示时，把两个现有的 working example 组合在一起，往往能直接出结果。上下文里有真实代码比口头描述强 10 倍。3. 最大的反模式——把未审查的代码扔给队友1）这是 Simon 明确列为 anti-pattern 的行为：让 agent 生成 PR，自己没看就提交给别人 review。2）合格的 Agentic PR 标准：- 你自己确认过代码能跑- PR 小、拆分合理、有上下文说明- agent 写的 PR description 你也要亲自 review访问：simonwillison.net/guides/agentic-engineering-patterns/#程序员# #HOW I AI#

85. LangChain Agent 年度报告：输出质量仍是 Agent 最大障碍，客服、研究是最快落地场景

86. 构建AI Agent常常需要从零开始摸索，LLM调用、工具集成、推理循环、记忆模块、规划反射等功能分散在各种框架和教程中，来回切换学习成本高。新书《Build an AI Agent (From Scratch)》提供完整AI Agent从零构建的实战指南，帮助你一步步打造能推理、规划、执行复杂多步任务的智能代理。不仅教你实现ReAct循环（Thought→Action→Observation）、MCP工具调用、Agentic RAG，还覆盖记忆模块、多代理系统、代码执行代理等核心功能。www.manning.com/books/build-an-ai-agent-from-scratch主要内容：- 实现ReAct推理循环，支持思考-行动-观察闭环；- MCP协议集成工具调用，提升代理工作流效率；- Agentic RAG实现相关知识检索和响应优化；- 构建记忆模块，存储事实、上下文和动态目标；- 代理规划、反思和自我修正机制；- 开发专业代理如代码执行代理；- 设计多代理协作系统。全Python实现，标准笔记本电脑即可运行，适合AI开发者与从业者。MEAP已100%章节可用，附GitHub源码。#AI-Agent##大语言模型##人工智能#

87. 今天 GitHub 的 Trending 被 Agent 类项目集体占领了，星标涨得最猛的五个项目全部跟 AI Agent 相关。逐个拆解一下。涨得最凶的是 NousResearch 的 hermes-agent，24 小时新增 8800 星。它要解决的是 Agent 领域一个老大难问题：没有记忆。传统 Agent 每次对话都是从零开始，上一轮聊过什么全忘了。hermes-agent 做了一套动态 patch 机制，让 Agent 能够持续积累对你的了解，用得越久越懂你的习惯和偏好。相当于给 Agent 装了一个可以自我进化的长期记忆系统。项目地址：http://t.cn/AXVpXePA 第二个是 TauricResearch 的 TradingAgents，24 小时新增 3900 星。思路很有意思，它用多个 Agent 模拟了一家完整的交易公司。有专门负责挖数据的研究员 Agent，有负责风控的 Agent，还有最终拍板的决策者 Agent。这些 Agent 之间会互相质疑、辩论，充分博弈之后才会下单。比起单个 Agent 拍脑袋做决策，这种多角色对抗的方式能有效降低冲动交易的风险。项目地址：http://t.cn/A6exS2vB 第三个是 SakanaAI 的 AI-Scientist-v2，24 小时新增 2000 星。这个项目更硬核，做的是全自动科研 Agent。基于 agentic tree search 驱动，能自己提出假设、设计实验、跑实验、分析结果，最后还能把论文写出来。一套流程走下来，一个 Agent 能顶一个小型实验室的产出。对科研效率的冲击是实实在在的。项目地址：http://t.cn/A6r9nT3h 第四个是微软官方出的 agent-framework，24 小时新增 1800 星。这是一个 Agent 编排框架，同时支持 Python 和 .NET，可以快速搭建和部署多 Agent 工作流。以前要实现类似的功能，很多人得靠 LangChain 加上一堆胶水代码硬拼，现在微软直接给了一套标准化的解决方案，从搭建到生产部署都覆盖了。项目地址：http://t.cn/AX7Y6Qr3 第五个是 Block 公司的 goose，24 小时新增 1500 星。它是一个开源的可扩展 AI Agent，定位比代码补全工具更进一步。它能自主完成安装依赖、执行脚本、编辑文件、运行测试这些完整的开发流程，基本上你给它一个任务描述，它自己跑完全程。项目地址：http://t.cn/A638oT2O 整体来看，这五个项目覆盖了 Agent 发展的几个关键方向：记忆与自我进化、多 Agent 协作与博弈、自动化科研、标准化编排框架、以及端到端的任务执行。Agent 正在从单点工具向系统化能力演进，这个趋势在今天的 GitHub 榜单上体现得非常明显。 #How I AI##科技先锋官#

88. 电子书《Patterns for Building AI Agents》（构建 AI Agent 的模式），地址： mastra.ai/book-2（注意需要填邮箱才能下载），本书由 Mastra 的联合创始人 Sam Bhagwat 和 Michelle Gienow 撰写。本书总结了 22 种核心构建模式，系统地涵盖了四大关键领域：架构配置（如将功能拆解为多 Agent 协作及“人在回路”设计）、上下文工程（如通过压缩和修剪来优化模型记忆与准确性）、评估体系（如建立失效模式分类表与利用领域专家标注数据）以及安全防护（如防止提示注入与代码沙盒运行），为构建可靠、高效且安全的 AI 智能体提供了具体的工程指南。#科技先锋官#

89. //@金山:这款AI Agent将直接连接微信生态内数百万小程序，让14亿用户通过聊天就能完成打车、买菜、支付等任务。原文称：如果运行顺利，该智能体可以代表微信14亿月活跃用户执行这些任务。感觉微信利用Agent控制小程序，微信生态里面小程序应该会比外部APP更容易配合。

90. 分化、新范式、Agent 与全球 AI 竞赛，中国模型主力选手们的 2026 预测

91. 当我们在讨论 Harness 的时候，我们在讨论什么 | 深度对谈: MiniMax × Hermes Agent网页链接访谈嘉宾：•Hermes Agent（Nous Research）业务负责人 Tommy Eastman •MiniMax Agent 首席架构师阿岛•MiniMax Agent 研发工程师择因这也是 Hermes Agent 在全球获得广泛关注后，官方首次现身中国社交媒体平台，并且正面回应了中国团队 EvoMap 对其“抄袭”的指控。我们一起围绕「从 OpenClaw 到 Hermes」的热潮迁移，深入拆解了 Agent 和 Harness 的多个关键议题：Hermes Agent 为什么会在 OpenClaw 之后火起来？模型会吃掉 Agent 吗？通用 Agent 会吃掉垂直 Agent 吗？为什么 MiniMax 和 Anthropic 都要同时做模型和 Agent？如何看待 Agent Infra 层面的创业机会？如何看待 Multi Agent 协作的范式？如何看待 Claude Code 的实名制要求？为什么 Anthropic 不发布 Mythos？Claude Code 源代码泄露的影响从 Manus 发布到今天，Agent 范式的变化中美模型的差距，和开源的窗口期「把自己蒸馏成 Skill」0 人公司的可能性 ——完全由 AI 驱动的公司是否会出现？#AI创造营#

92. #IT那些事儿# 烟花老师做了 fireworks-tech-graph，一个专门生成技术图的 Claude Code Skill。「画一张 Multi-Agent 协作图：Orchestrator 调度 3 个 SubAgent，分别负责搜索、计算和代码执行，最后汇聚到 Aggregator 输出结果，玻璃态风格」然后它会： ① 识别图类型 → Agent 架构图 ② 分配语义形状 → Orchestrator 用六边形，Agent 用六边形，存储用圆柱体 ③ 用语义颜色编码箭头 → 蓝色主流程、橙色控制流、绿色读写 ④ 自动导出 SVG + 1920px PNG 整个过程不需要写 DSL，不需要打开任何工具，一句话描述，图就出来了。目前支持 8 种图类型、5 种视觉风格，AI/Agent 领域的常见 Pattern 全部内置（RAG、Mem0、Agentic Search、Multi-Agent、Tool Call 等）。仓库地址：github.com/yizhiyanhua-ai/fireworks-tech-graph

93. Claude Agent Skills 深度解析：基于第一性原理的提示工程架构leehanchung.github.io/blogs/2025/10/26/claude-skills-deep-dive/ Claude 的 Agent Skills 构建了一种优雅的、以提示为核心的能力扩展体系。它通过“元工具 + 提示注入 + 上下文控制”的方式，实现了安全、灵活且可组合的智能代理行为定制，代表了 LLM 应用从“功能调用”向“认知引导”演进的重要方向。#科技先锋官#

94. 零代码做AI产品这件事，被一群普通人玩出了花

95. 2025年被称为“智能体（Agent）元年”，各行业、各领域应用AI技术，主要体现为研发各种基于Agent的智能体应用。2026年，预计会迎来“智能体应用”的井喷，并且会从单智能体全面转向多智能体应用，多个智能体相互连接和协作，将越来越多的工作和任务自动化和智能化。对于普通人来说，在2026年，你会看到，越来越多的人类工作由AI接管，AI取代人干活的步伐在加快。

96. 是的，小程序授权都是现成的。[允悲] 猜猜会有大厂下架小程序么。//@刘彬://@金山:这款AI Agent将直接连接微信生态内数百万小程序，让14亿用户通过聊天就能完成打车、买菜、支付等任务。原文称：如果运行顺利，该智能体可以代表微信14亿月活跃用户执行这些任务。感觉微信利用Agent控制小程序，微信生态里面小程序应该会比外部APP更容易配合。

97. AI Agent正在瓦解Office生态

98. swyx（Latent Space 主理人、AI Engineer 大会创始人）最近发了一条很有信号意义的推文。他说今年的年度主题是「coding agents 突破封锁」（breaking containment）。意思是，编程 agent 的能力正在溢出到编程之外的所有知识工作领域，今年将是所有知识工作者（不只是程序员）真正被 AGI 冲击到的一年。他引用了 Sam Altman 同一天发的推文作为佐证：Codex 迎来了重大升级，Altman 直接建议大家拿它去做非编程的日常电脑工作。这正好印证了 swyx 的判断，agent 的能力边界正在快速扩张。为了说明这一点，swyx 分享了他自己团队的实际案例。他们运营 AI Engineer 这个社区，每月免费服务全球大约一百万开发者，但团队极其精简，属于典型的 Tiny Team。他们是怎么做到的？靠大量使用各种 agent。从内容管理系统到租充气龙虾道具（没错，就是活动现场那种），各种事情都交给 agent 来处理。他个人用 OpenClaw，团队层面用 Cognition 的 Devin 和 Town AI。但他特别强调，重点不在于你用哪一个具体的 agent 工具，重点在于你有没有真正把 agent 融入到日常知识工作的每一个环节。他觉得大多数人在这方面还远远不够努力，还没有认真尝试把 agent 用到编程以外的工作里。评论区有一条很有意思的回复，一个即将毕业的计算机系大四学生说：程序员不是第一批被替代的人，我们是金丝雀。意思是，程序员最先感受到 agent 的冲击，但这只是预兆，接下来所有知识工作者都会经历同样的事情。swyx 对此的回复是：good bot。算是一种幽默的认可。整体来看，swyx 想传达的核心信息很明确：2026 年，agent 的能力已经从「帮程序员写代码」扩展到了「帮所有人做所有知识工作」。如果你还只是把它当成一个编程助手，你可能已经低估了它能做的事情。#科技先锋官##How I AI#

99. 电子书 Build an AI Agent (From Scratch) 网页链接《Build an AI Agent (From Scratch)》是一本循序渐进的指南，教你从最基础的部分开始创建一个可运行的 AI Agent，并逐步将其扩展为功能完整、适用于真实场景的系统。你将把 Agent 连接到强大的软件工具，实现推理循环，并进一步加入检索、记忆、规划、反思，甚至多 Agent 协同能力。过程中，你将学习生产级代码片段、完整提示词和配置，并完成“让它变得更好”的练习，持续扩展和改进系统。到最后一章，你将构建出一个端到端 AI Agent，并可将其作为自己项目的基础。目前正在更新中，可免费阅读已有的全部章节#AI创造营#

100. 在线使用 AI Agent 搜索全网内容常被 API 限制和地域封锁卡住？开源项目 Agent Reach 给你的 AI Agent 装上“互联网之眼”，无缝访问 Twitter、Reddit、YouTube、GitHub、Bilibili、小红书等主流平台，一条命令行搞定，零 API 费用！Agent Reach 集成多种工具，如 yt-dlp 提取视频字幕、xreach 读取推特内容、mcporter 管理小红书和抖音数据，支持多平台，兼容 Claude Code、Cursor 等多款智能 Agent。主要亮点：- 零 API 费，全部开源免费，代理服务只要 ~$1/月（选配）- Cookie 本地存储，隐私安全，支持 Chrome Cookie 一键导入- 自带诊断命令，一条命令检测各平台连通状态与配置- 轻松爬取推特时间线、YouTube 字幕、GitHub 仓库详情、小红书笔记等- 强大的可插拔架构，渠道模块自由替换，满足个性化需求- 还能订阅 RSS，做全网语义搜索，统一管理多平台信息流GitHub：github.com/Panniantong/Agent-Reach无论是开发者优化 AI Agent，还是技术爱好者搞定信息采集，Agent Reach 都是提升效率的利器。快给你的智能机器人也装个“网眼”吧！#AI创造营##人工智能#

101. AI Agent 开发中，记忆管理一直是老大难——上下文窗口有限，长期知识难以留存，跨会话、跨任务的连贯性也很难保证。Cognee 把「记忆控制平面」浓缩到 6 行代码里，让 Agent 拥有持久、可进化、可检索的共享记忆。只需一行 pip install 即可接入：支持任意格式数据摄入，自动构建知识图谱 + 向量索引，兼顾语义搜索与关系推理，还能随反馈不断优化。GitHub：github.com/topoteretes/cognee主要功能：- 6 行代码即可实现 remember / recall / forget / improve 四大操作- 知识图谱 + 向量混合检索，自动路由最优搜索策略- 支持多会话隔离与跨 Agent 知识共享- 提供 Claude Code、OpenClaw 等官方插件，一键接入主流 Agent 框架- 兼容 Cognee Cloud 或自托管部署（Modal、Railway、Fly.io 等一键脚本）- 支持本地 UI 与 CLI，快速验证与调试支持 Python 3.10+，通过 pip/uv/poetry 即可安装，适合构建长期记忆型 Agent、客服机器人、知识蒸馏助手等场景。#AI创造营# #人工智能#

102. Deep Agents：LangChain开源的Agent框架，开箱即用的LLM应用方案。核心思想：给你一个开箱即用的Agent，需要定制再加工。Deep Agents基于LangGraph构建，内置了单Agent应用的标配能力：任务规划、文件系统访问、Shell执行、子Agent委托、自动上下文管理。会话长了自动总结，大输出存文件，子Agent有隔离的上下文窗口。启动简单，支持任何能调工具的LLM（OpenAI、Claude、开源模型都行）。需要时加工具、换模型、调提示词。支持MCP。对比其他框架：1.LangGraph：底层编排框架，基于图和状态机。完全可控，支持流式、持久化、断点恢复。缺点是学习曲线陡，小任务过度设计。2. CrewAI：多Agent协作框架，建在LangChain和LangGraph之上。提供Agent、Task、Crew等高级抽象，快速定义多Agent分工。优点是上手快，缺点是多Agent固定模式，非标准行为定制困难。3. AutoGen（Microsoft）：事件驱动，支持conversation-based Agent交互和group chat。v0.4引入强可观测性和异步模型。适合多Agent对话，不适合需要持久化和复杂状态的应用。4. Deep Agents的位置：单Agent框架，高于简单的ReAct（思维链+工具调用），低于多Agent系统。填补了这个缝隙：需要快速上手，但又要求工业级的规划、文件访问、子Agent能力。技术特点：1. Deep Agents采用trust-the-LLM模型——Agent可以做工具允许的任何事，安全边界由工具和沙箱保证。这套思路来自Claude Code，也就是LangChain在把Claude Code的经验系统化。2. 上下文管理做得细致：会话自动总结、大输出转文件、子Agent隔离上下文窗口。处理长期运行任务（爬虫、研究、报告生成）时能显著降低token消耗。应用场景1. 快速原型或一次性脚本 → Deep Agents足够2. 复杂单Agent任务（爬虫、研究、代码生成） → Deep Agents很合适3. 多Agent协作 → CrewAI更顺手4. 需要完全自定义Agent行为 → LangGraph完全控制5. 对话式多Agent互动 → AutoGen更原生项目：github.com/langchain-ai/deepagents#HOW I AI# #程序员#

103. 好像大家都走到了希望多个Agent互相监督自主优化的节点了//@郝瑞:buddy 专注于针对本地单个任务的会话协作处理（主要是 coding 和 review），本质上只是个本地化协同工具，本身也不需要连接外部服务。 //@i可燃冰:和 slock 的差异在哪

104. 在线开发自动化调试和迭代代码的朋友们注意了！autoagent（网页链接）致力于打造“自主引擎工程”。autoagent的核心思想是：你不再直接改动运行代码，而是通过编写一份program.md指令文件，让一个meta-agent自主读取、修改和优化agent.py中的代码，实现自动构建和迭代agent。它会根据benchmark任务的得分，自动调整策略，类似AI自动“打怪升级”的过程。项目亮点：- 单文件Python架构，注册驱动，结构清晰易改；- 任务基于Harbor格式，方便统一测试；- 整合Docker隔离环境，安全无风险地自动跑任务；- 自动根据测试得分保留更优改动，实现闭环优化；- 支持并行任务运行，提升效率。适合AI研发、智能agent工程师做自动化实验、自动调优agent的好帮手。只需写好benchmark任务和program.md，就能让meta-agent自主“熬夜”改进代码，效率爆棚！GitHub: github.com/kevinrgu/autoagent#自动化开发# #智能Agent# #开源项目#

105. 2026 年 AI Agent 商用元年，有哪些低门槛创业方向？

106. AI Agent智能体

107. OPC快讯 | Gartner 最新预测

108. 2026年智能体商店爆发，普通人靠卖Agent月入五万

109. 2026年5月｜全球变现型AI Agent应用全对比

110. 2026年AI Agent风口来临

111. AI Agent智能体

112. AI Agent普通人怎么入局？这几个方向已经赚到钱

113. AI Agent时代，普通人的机会在哪里？

114. 2026年AI Agent爆发的6大趋势，普通人能抓住什么机会？

115. AI Agent正让"一人公司"成为主流，普通人抓住这波红利的完整路径

116. 2026年AI Agent元年爆发！普通人抓住这3个机会，告别内卷顺势突围

117. 62% 的企业已入局 AI Agent，2026 年还剩哪些机会？

118. AI Agent应用元年及目前行业现状

119. Agent生态中出现五大黄金创业赛道——《报告》解读二

120. 从0到月入10万

121. AI Agent时代创业

122. 非技术出身如何创业- YC创始人 Paul Graham十年前的回答

123. 从“收藏教程”到“拿下30k offer”，我3个月转岗AI Agent工程师，薪资翻倍（附全套学习路径）

124. "从Prompt到Harness

125. 做了三年的Prompt工程师，现在感觉越来越难接单了

126. GPT-5.5 官方暴击！旧提示词全失效，Prompt工程师要失业了？

127. 提示词工程师已经过期了

128. 从 Prompt 到 Context 再到 Harness

129. AI时代的新职业开始出现了

130. 从 Prompt Engineer 到 Harness Engineer

131. Agent 生存指南

132. 帮企业搭AI Agent，一单赚2万，会写Python就能干

133. 普通人如何借AI创业别被“高大上”忽悠，这才是真实可落地的玩法

134. 2026年AI Agent实战

135. AI Agent 时代来临

136. 2026年AI工具趋势预测未来已来，看清趋势才能把握机会

137. AI Agent元年

138. 2026年最实用AI Agent工具清单

139. 2026 Agent Harness 实战

140. AI Agent工程师学习路径及实践建议，看完清醒了！

141. AI Agent = 虚拟合伙人

142. Agent PM应该怎么学，才能不走弯路。

143. AI 进入垂直时代！开箱即用 Agent 技能库，覆盖科研 / 工程 / 金融场景

144. 大厂高管、天才少年，扎堆Agent创业

145. 对话周亚辉:“一人公司”火爆,企业级Agent才是金矿

146. “真Agent”创业怎么做?这8个问题讲清楚了—顶端新闻

147. Agent轻量化创业实验

148. 大厂高管、天才少年,扎堆Agent创业

149. Agent智能体,创业vs大厂,谁会赢?如何赢?

150. 一个邪修方法,帮你把用Agent的钱省掉80%。

151. 跟硅谷创业者聊 Agent:今年创业做 Agent,技术卡点在哪里?

152. Manus会开启Agent元年吗?和大厂离职的两位AI创业者聊了聊

153. Agent创业的成本突围与商业落地:技术路径与增长难题的深度解析

154. 跟硅谷创业者聊 Agent:今年创业做 Agent,技术卡点在哪里?

155. AI智能体（Agent）创业：2026年最被低估的机会，但门槛比你想象的高

156. 2026年Agent赚钱指南：普通人能抓住的3个变现赛道

157. 2026年，最火的AI Agent开发工程师需要哪些技能？

158. 2026年AI Agent赛道数据洞察：核心指标、趋势预测与入局建议

159. AI Agent 黄金创业期：15 个营收破百万的方向

160. 2026年AI智能体开发变现全指南：从零搭建你的第一个付费Agent产品

161. 【行业新闻】Agent经济：当AI成为自主创业的核心主角

162. 5月7日AI Agent全球产业生态论坛落地上海：普通人的新机会来了

163. 当AI Agent遇上Token经济：一个算力老兵的2026创业洞察

164. 暴涨300%！AI Agent赛道杀疯了，这5个方向普通人也能入局

165. OPC快讯 | 微软入局 Agent 赛道，对标 OpenClaw 开发智能体

166. 大厂高管、天才少年，扎堆Agent创业

167. 2026年AI Agent爆发年！一文读懂智能体赛道机遇与挑战，附赠普通人的入局指南

168. 2026年AI Agent六大趋势：编程热潮后，下一个风口在哪？

169. 2026年AI风口盘点：普通人能抓住哪些机会

170. 2026年AI创业5大赛道盘点：普通人如何抓住红利？

171. 普通人入局AI：现在开始，就能占先机

172. 2026年AI Agent六大趋势：创业者的机会地图

173. AI Agent时代：普通人如何抓住2026年的红利

174. AI Agent现在还能进场吗？普通人有哪些具体的变现机会？

175. 《2026中国OpenClaw生态现状：用户及站长应用调研报告——人类与AI Agent如何共同进化？》：从“技术炫技”走向“商业硬指标”

176. AI Agent爆发进行时：Manus等国产Agent崛起，普通人做提示词/应用商店的机会

177. 2025年你真正掏钱买的AI Agent有哪些?一份来自真实用户的付费清单

178. 为什么 2026 年人人都在做 Agent？

179. 2026 AI Agent爆发元年：千亿市场背后的创业黄金窗口

180. 2026跨境采集新范式：深度解构基于Agent的智能体工具

181. AI Agent 创业机会全景图谱（2026 深度版）

182. AI Agent 生态的爆发：从单一工具到协作网络

183. AI Agent创业地图：2026年242亿美元融资背后的百亿市场机会

184. 2026年智能体市场趋势深度解析

普通人如何抓住Agent创业浪潮中的真实机会

精选参考来源