共 22 篇文章
每个开发者都应该知道的 30 个核心智能体工程概念
该文翻译自 sai rahul 的 X 推文，系统梳理了 30 个核心智能体工程概念，涵盖执行循环、状态管理、Agent模式（规划者/执行者、路由器/专家、Map-Reduce）、配置文件、MCP、实时文档检索、持久记忆、子智能体编排、沙箱与权限、提示词注入防御、pre-commit 关卡、链路追踪等六大工程层，为开发者提供理解 AI 智能体底层机制的完整框架。
Codex Micro体验与拆解看看 OpenAI 是怎么做 AI 硬件的
亲历并拆解 OpenAI 首款硬件 Codex Micro：六枚状态键绑定 Codex 任务，依状态变灯（空闲/思考/完成/等待/出错），把“任务是否需人介入”同步到桌面，减少反复开窗口确认。文章据实评估其 230 美元定价是否值当，不夸大提效，适合关注 AI 硬件与多智能体工作流落地的从业者。
志雄：大家口中的“智能体”，到底是什么
白志雄梳理“智能体”演进：从封装 ChatBot 能力包的提示词应用，到更可控的工作流平台（Dify、n8n、扣子），再到自主规划执行智能体（Claude Code），直至用自然语言封装可复用能力的 Skill。产品分构建平台、执行型智能体、常驻 IM 的助理、综合集合体四类，差异在演进链位置不同，主线是 AI 从“会说”走向“能做、稳定做、长期协作做”。
1.3 智能体（Agent）基础：什么是智能体与 Agent 编排方式
定义智能体（Agent）并给出 Goal–Action–Observation 核心循环，说明从大模型视角看 Agent 仍在「接龙」。系统对比四种编排方式：单 Agent 与多 Agent、工作流（Workflow）、Claw 模式，并提示 Claw 在安全、权限与长任务上的风险，给出选型依据。
WorkBuddy资料库：从三大场景开始，让多人多Agent轻松协作
本文讲 WorkBuddy 资料库如何解决 AI 产物『做出来容易、协作起来卡』的痛点。从三大场景切入：产品 Demo 交接（告别本地文件、把 Demo 变成可协作文档）、客户方案确认（避免多版本群聊）、活动页面上线前的研发排查。让团队能顺畅接手 AI 产出、多人多 Agent 在同一资料库上持续迭代，把『怎么和大家一起把活干下去』变成关键能力。