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Agent Runtime 不是模型推理服务:一次 Run 的执行、取消与恢复边界
编程
Agent Runtime 不是模型推理服务:一次 Run 的执行、取消与恢复边界
2026-10-07 00:03:47
把「接上 LLM API」当成 Agent 系统是常见误解。这篇拆 Agent Runtime 的真实职责:一次 Run 的六步执行、模型/Business Agent/Runtime/Adapter/Harness 五个易混对象、取消不等于关 HTTP、重试分层与幂等、持久化不等于恢复,以及一份可用来验收生产可用性的证据清单。
Agent
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Pydantic AI 拆解:Agent 容器、Capability 组合与一个银行客服 agent
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Pydantic AI 拆解:Agent 容器、Capability 组合与一个银行客服 agent
2026-10-07 00:03:26
Pydantic AI 是 Pydantic 团队的 Python Agent 框架。本文拆解其核心机制:Agent 容器与 5 种运行方式、结构化输出与校验重试、RunContext 依赖注入、可组合的 capability 原语,并给出一个完整的银行客服 agent 示例,附可观测性、持久执行与测试做法。
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PydanticAI
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依赖注入
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在 prompt 之外拦下工具调用:Microsoft agent-governance-toolkit
编程
在 prompt 之外拦下工具调用:Microsoft agent-governance-toolkit
2026-10-06 00:03:42
Agent 上了生产后,"这个动作允许吗/是谁做的/能证明吗"三个问题绕不过去。这篇拆 Microsoft agent-governance-toolkit:在模型意图落地前的应用层拦截每次工具调用,用 YAML 策略做确定性放行/拒绝,配套零信任身份、四层权限环沙箱、SRE kill switch 与审计,含 Python/TS/.NET/Rust/Go 五语言接入方式与 agt verify 合规检查。同时说明它的边界:应用中间件层治理,而非内核级隔离。
agent治理
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Cloudflare 发布 cf CLI:命令从 Wrangler 的 280 条扩到 3000+,默认输出 JSON 给 AI Agent
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Cloudflare 发布 cf CLI:命令从 Wrangler 的 280 条扩到 3000+,默认输出 JSON 给 AI Agent
2026-10-05 20:02:43
Cloudflare 发布新 CLI `cf`:从 Wrangler 约 280 条命令扩展到覆盖 3000+ API 操作,默认输出 JSON 给 AI Agent,配置改为 TypeScript 的 cloudflare.config.ts,构建改用 Vite。含安装、cf cli search 找命令、bindings/triggers 配置示例与 cf migrate 迁移路径。
Cloudflare
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Wrangler
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Vite
Octop:单进程跑完 Web、IM 与 cron 的多用户 Agent 运行时
综合
Octop:单进程跑完 Web、IM 与 cron 的多用户 Agent 运行时
2026-10-04 21:31:25
腾讯开源的 Octop:单进程同时跑 Web 仪表盘、CLI、IM 渠道与 cron,多用户、多 Agent 自托管。默认 SQLite(WAL)、可选 Postgres,含 ACP 双向、专家库、memory slim。附安装/运行/Docker 与数据目录说明及取舍。
Octop
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ARTEX:双图架构的 LLM 自主渗透测试系统,Go 单二进制自托管
综合
ARTEX:双图架构的 LLM 自主渗透测试系统,Go 单二进制自托管
2026-10-04 21:30:54
ARTEX 是百度「agent+」攻防挑战赛冠军项目:Go 后端 + Next.js 前端,用资产图 + 探索图的双图架构驱动 LLM agent 自主渗透。自托管五路部署、页面一键更新与回滚、SSE 反代配置,附 AGPL-3.0 合规声明。
ARTEX
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AgentHub:5 个 AI Agent 并行改同一仓库,消息路由、文件锁与崩溃恢复怎么落地
编程
AgentHub:5 个 AI Agent 并行改同一仓库,消息路由、文件锁与崩溃恢复怎么落地
2026-10-04 00:03:55
解析 AgentHub 这个多 Agent 编排框架:用消息路由、投递层+应用层双 ACK、指数退避重试、幂等去重、JSONL 状态日志与文件锁,解决多个 AI Agent 并行改同一仓库时的文件冲突、消息重复执行与崩溃丢状态问题,并说明其仅支持 macOS、早期项目的边界。
AI
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dzhng/deep-research:用不到 500 行代码写一个会自我迭代的深度研究 Agent
编程
dzhng/deep-research:用不到 500 行代码写一个会自我迭代的深度研究 Agent
2026-10-04 00:03:44
dzhng/deep-research 是一个 500 行以内的 Node 版深度研究 agent:串起 Firecrawl 搜索抓取与 OpenAI/o3-mini,用 breadth/depth 两个参数控制递归式研究,最终输出带来源的 markdown 报告。本文给出环境变量、Docker、本地 LLM 与 DeepSeek R1 的配置方式。
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深度研究
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三种开源自动科研 agent 的设计取舍:从 5 分钟单卡循环到 23 阶段流水线
编程
三种开源自动科研 agent 的设计取舍:从 5 分钟单卡循环到 23 阶段流水线
2026-10-03 00:04:57
三个开源自动科研 agent 的工程取舍横评:karpathy/autoresearch 用单文件和固定 5 分钟预算换可比性,AI Scientist 从人类模板走向 v2 的 agentic tree search,AutoResearchClaw 铺开 23 阶段流水线并加引用校验与人工 gate。含三者的改动面、验收方式、成本门槛对照。
AI
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AutoResearchClaw
自动科研
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故障群里的截图,怎么变成 Agent 能检索的知识
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故障群里的截图,怎么变成 Agent 能检索的知识
2026-10-01 00:04:41
运维知识散在故障群截图、会议纪要、工单和对话里,直接塞进知识库检索效果很差。本文梳理抖音 SOPAgent 的四步做法:多模态把截图翻译成告警信息、用 ReAct 抽取问题/Action/Observation/Thought 再经 GraphRAG 建运维知识图谱、迭代式上下文管理、数据飞轮,并列出 SOP 冗余、知识偏见固化、错误止损的责任与可追溯等落地坑。
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运维智能体能自动到什么程度:信通院三级分级与 Azure SRE Agent 对照
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运维智能体能自动到什么程度:信通院三级分级与 Azure SRE Agent 对照
2026-10-01 00:04:06
信通院《运维智能体(SRE AGENT)能力要求》把成熟度分三级:初始级只采集、全面级分析且需人工审批、优秀级才自主执行与迭代。本文用这份标准对照 Azure SRE Agent 的实现,讲清三种运行模式、五个扩展点、工具级 allow/request/deny 与 RBAC 治理,以及为什么自动执行能不能上生产,取决于审批护栏而非模型能力。
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把 AI Scientist 拆成两层:Alchemy 的交付接口与 AI-Scientist-v2 的 BFTS 配置
编程
把 AI Scientist 拆成两层:Alchemy 的交付接口与 AI-Scientist-v2 的 BFTS 配置
2026-10-01 00:03:56
自动化 AI 科研系统的工程侧笔记:Alchemy 把 Scientist 层与研究环境层分离,只要求交付 algorithm.py + hyperparameter.yaml;对照 AI-Scientist-v2 的 agentic tree search(BFTS 参数、启动命令、成本与沙箱风险)。
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MCP Toolbox:把数据库接到 MCP 客户端,预置工具与 tools.yaml 自定义
编程
MCP Toolbox:把数据库接到 MCP 客户端,预置工具与 tools.yaml 自定义
2026-09-30 21:33:18
Google 开源的 MCP Toolbox for Databases(Go,Apache-2.0):一个 MCP 服务器,把 Gemini CLI/Claude Code/Codex 等客户端接到 20+ 数据库。整理预置工具快速接入、tools.yaml 自定义 source/tool/toolset/prompt/resource、二进制/Homebrew/Docker/npx/go install 安装方式与各语言 SDK 用法,附支持数据库清单与安全取舍。
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一个 while 只够 agent 活 5 分钟:learn-agent 的 s01–s15 机制与踩坑
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一个 while 只够 agent 活 5 分钟:learn-agent 的 s01–s15 机制与踩坑
2026-09-30 00:04:06
从真实开源桌面 coding agent 移植的 15 篇笔记,逐篇拆 Claude Code / Codex 内部的工程机制:s04 讲工具输出预算用「落盘+指针」的无损溢出替代粗暴截断,s13 讲 allow/deny/ask 三态规则链、首匹配与 deny 优先的合并语义。给出可跑代码片段、真实运行输出与取舍点。
Agent编程
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agent-browser:给 Browser Agent 用的 Rust CLI,用无障碍树 ref 取代截图
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agent-browser:给 Browser Agent 用的 Rust CLI,用无障碍树 ref 取代截图
2026-09-29 00:04:48
Vercel Labs 的 agent-browser 把浏览器自动化做成给 AI Agent 用的 Rust 原生 CLI:snapshot 输出带 ref 的无障碍树,用 @e2 这类引用点击/填表替代截图喂图;batch 批处理省进程开销,read 取 agent 友好文本,network 支持 route/HAR。重点讲清 WebMCP 的 prompt-injection 边界与 tab id/targetId 的稳定性设计。
Browser
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浏览器智能体
agent-browser
浏览器自动化
Rust
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WebMCP
不装 LangChain:用 Groq API 手写吴恩达定义的四种 Agentic 模式
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不装 LangChain:用 Groq API 手写吴恩达定义的四种 Agentic 模式
2026-09-29 00:03:42
吴恩达在 DeepLearning.AI Agentic AI 课程里定义的四种模式——Reflection、Tool Use、Planning、Multi-Agent,用什么问题、边界在哪。附 neural-maze/agentic-patterns-course 这个不用 LangChain/CrewAI、只用 Groq API 从零实现四种模式的仓库,含可复现的 ReflectionAgent、ToolAgent、ReactAgent、Crew 代码。
andrew
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Reflection
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Agent-Native 架构:一个 action 定义,如何被 7 类入口消费
编程
Agent-Native 架构:一个 action 定义,如何被 7 类入口消费
2026-09-29 00:03:20
拆解 Agent-Native 架构与 BuilderIO/agent-native 框架:用一条 defineAction 让 UI、Agent、HTTP、MCP、A2A、CLI、定时任务共用同一契约,附 Yjs CRDT 协作层的 updatedAt 门控对账、lead client 选举与 SSE+2s 轮询回退实现细节,并给出协议适配进核心层的取舍。
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Native
AgentNative
defineAction
Action
TypeScript
MCP
A2A
CRDT
Yjs
Agent架构
MiMoCode:终端里的编码 Agent,用 MEMORY.md + SQLite FTS5 把项目记忆跨会话留住
编程
MiMoCode:终端里的编码 Agent,用 MEMORY.md + SQLite FTS5 把项目记忆跨会话留住
2026-09-26 00:04:40
MiMoCode 是小米开源(XiaomiMiMo/MiMo-Code)的终端原生编码 Agent:用 MEMORY.md、checkpoint.md、notes.md、tasks 进度加 SQLite FTS5 做跨会话记忆,build/plan/compose 三种模式,内置四个确定性 workflow 与 20 个 skills。附安装命令、配置文件路径、压缩点配置与自定义 OpenAI 兼容端点写法。
终端
Agent
Terminal
MiMo
Code
终端智能体
持久记忆
Workflow
~12 MB 单二进制、~0.01s 冷启动、~2.3k token 上下文:终端 Agent 运行时 San
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~12 MB 单二进制、~0.01s 冷启动、~2.3k token 上下文:终端 Agent 运行时 San
2026-09-26 00:03:54
San 是 Go 写的终端 Agent 运行时:单个约 12 MB 二进制、零运行时依赖、冷启动约 0.01s,首轮 harness 上下文约 2.3k token。对比 Claude Code 的体积、启动内存与端到端耗时,附安装命令、配置路径与权限/inspector 用法。
终端
Agent
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SuperPlane:Go 写的开源 AI 工程控制平面,Beta 阶段 7k Star
编程
SuperPlane:Go 写的开源 AI 工程控制平面,Beta 阶段 7k Star
2026-09-25 21:06:20
SuperPlane 是 Go 编写的开源自动化引擎,定位「AI 驱动工程」控制平面,把流水线打包成含 Canvas/Console/Memory/Files 的自包含 App,自带 Build/Ask 双模式 Claude 智能体与预装 AI 工具链的 Runner。本文整理项目地址、组件职责、集成清单与 Beta 阶段的取舍。
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JiuwenSwarm:Leader 拆任务、Teammate 分工,能装能跑的多 Agent 协作框架
2026-09-25 00:03:29
JiuwenSwarm 是开放开源的 Agent Swarm 工程实现:pip 装完即可跑,Cluster 模式由 Leader 拆解任务并编排多个专用 agent。本文给出桌面/pip/源码三种安装、config.yaml 模型配置、Agent 与 Cluster 两种执行模式、IM 频道接入、Swarm Skills Hub 与 Skill 自演进,以及 v0.2.4 系列更新要点。
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群体智能
Agent
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多智能体
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Vercel Labs 的 Zero:语义图即程序数据库,Agent 靠 zero patch 而不是猜源码
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Vercel Labs 的 Zero:语义图即程序数据库,Agent 靠 zero patch 而不是猜源码
2026-09-25 00:03:16
Vercel Labs 开源实验性系统编程语言 Zero(Zerolang):编译器输入是二进制语义图 zero.graph,.0 文本降为人类可读投影,Agent 走 zero query/zero patch 提交带图哈希的受检补丁。整理安装、日常循环命令、World 能力参数、JSON 诊断稳定码与 v0.1.4→v0.3.0 破坏性变更。
Vercel.Zero.编程语言.Agent.AI编程.系统语言
Zero
Zerolang
VercelLabs
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Apache EventMesh A2A 插件 v2.0:MCP over CloudEvents 的映射、双模式与 10105 Gateway
编程
Apache EventMesh A2A 插件 v2.0:MCP over CloudEvents 的映射、双模式与 10105 Gateway
2026-09-24 00:06:39
Apache EventMesh 的 A2A 插件把同步的 MCP/JSON-RPC 2.0 工具调用映射成 CloudEvents 异步事件流,做 Agent Collaboration Bus。本文给映射表、_agentId/_topic 路由提示、双模式 adaptor 判定、10105 端口的 REST/SSE 用法、TaskRegistry TTL 与存储插件选型,以及实现仍在推进的边界。
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A2A
智能体网格
CloudEvents
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YAML 编译成一张 LangGraph:Supervisor + Worker 多 Agent 平台的 7 条已知限制
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YAML 编译成一张 LangGraph:Supervisor + Worker 多 Agent 平台的 7 条已知限制
2026-09-24 00:05:53
用 YAML 声明多 Agent 工作流、运行时编译成一张 LangGraph StateGraph,按 Supervisor + Worker 往返执行:Command({goto,update}) 跳转、workerOutputs reducer、maxSteps 防死循环、工具注册表按 id 解析,以及这一版没做的 7 条已知限制。
多
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