无论 PI（@earendil-works/pi-coding-agent）还是 DeepAgents（langchain-ai/deepagents），它们的...
李想也谈到了这一点，他觉得用Openclaw久了之后会觉得变傻，所以他已经切换到用Hermes了。
当你想给 Agent 的 tool_call 循环挂自定义逻辑——拦截、改写、重试、注入工具——会发现两个明星框架选了两条互不重合的范式：PI 用"事件订阅"，...
2026年的软件工程领域正在发生一场静默而深刻的范式转移。Factory.ai在其技术博客中抛出了一个核心论断：软件工程的瓶颈不再是智力，而是人类注意力（hum...
在上一篇文章 https://www.cnblogs.com/studyzy/p/19885426 中，我们探讨了 tapd-ai-cli 的设计理念：为什么 ...
过去我们谈 AI Coding，很容易把注意力放在模型上。哪个模型更会写代码，哪个模型更适合改工程，哪个模型在某个 Benchmark 上更强，这些当然都重要。...
最近几个 Agent 产品的更新，给我的感觉很明显：它们越来越不像是在单纯比谁更会写代码，而是在把 Agent 工作时的“中间过程”一层层拉到前台。
GPT-5.5、DeepSeek V4、Codex、Cursor SDK、GitHub Copilot、Google Agents CLI 等，都在继续把模型能...
最近一个越来越明显的感受是，前沿 AI Coding 的讨论，正在慢慢从“Agent 会不会做”，转向“系统能不能支撑 Agent 稳定做完”。
但如果把它放回更大的变化里看，它更像是一个信号： 网站开始不只服务于人，也开始面向 Agent 暴露能力。
接口结构是什么？ 数据字段如何映射？ 筛选条件的交互方式是怎样的？ 哪些边界情况需要特殊处理？
AI 会在代码仓库中定位相关模块，生成修改方案并提交实现；接着运行测试或构建任务，根据反馈继续调整代码，直到结果基本可用。
当原价3499元的努比亚M153工程机在二手市场被炒至3.6万元，当微信、支付宝等超级APP集体启动风控拦截，当罗永浩评价其“具有开创性意义”、周鸿祎预言其“冲...
当前手机AI在操作应用时频繁出现误触按钮或无法定位功能的问题，根源在于多数系统采用直接映射状态到动作的机制，缺乏类似人类的分层思考能力。该论文提出的Hi-Age...
现在的 Codex，更像是一个可以帮你处理日常工作流的 AI 助手。它当然能写代码，但它能做的远不止写代码。整理资料、拆解任务、写周报、做会议纪要、分析表格、生...
从静态存储到动态演化，Agent Memory 的真正难题不是"记住"，而是"跟上变化"。
银行证券业的信创改造并非全部“下云”——恰恰相反，许多金融机构选择在合规的公有云金融专区或私有化专属云上部署信创应用。云资源已推出信创专属云解决方案，底层基于鲲...
agents-hive 是面向 ReAct Agent 的工程化执行底座与质量控制平面。它不只是让模型接上工具，而是把一次复杂任务从入口、计划、工具调用、权限审...
它是一个完整的、经过生产验证的、可以直接用来构建和管理商业级 Agent 应用的工程化系统。
