事实核查流程的核心：网络搜索、开源工具、Python和AI代理

你的代理只有六行Python代码。Harness则是其余的一切。

下一个有用的抽象不是另一个工具集成。它是一个可移植的能力包。

为什么关键词和向量搜索都碰到了天花板——以及SCIP、Tree-sitter和框架适配器能构建什么来替代它们。

深入解析DeepSeek的开源、插件优先的代理运行时——以及它为何与Claude Code和Codex有根本性的不同。

Pi的初衷很简单：保持编码代理的极简。没有庞大的框架，没有无尽的配置。只是一个小巧灵活的基础，开发者可以随心所欲地扩展。

难点不在于连接语音识别、LLM 和语音。而是在一切都在流式传输时，保持轮次、中断、工具、传输、延迟和对话状态的一致性。

工具调用、无状态状态管理和重试电路在 Anthropic Claude API 层的实际工作原理。

为什么代理的安全问题不是“我们如何让它表现？”而是“当它不表现时它能接触什么？”——以及回答这个问题的隔离工程。

一个单独得分为 30% 的模型在 Nvidia 的代理框架内得了 100%。同一个模型，没有重新训练，70 分来自周围的脚手架。

并非所有编程语言都是生而平等的。

为什么仅靠RAG还不够——以及语义层如何帮助AI理解企业数据中的关系、指标和含义。

代理测试、四阶段参考架构，以及赋予编码代理双手和双眼的验证层。

这个说法很大胆。但事实更有用：RAG告诉你发生了什么。上下文图教它为什么做出某个决定。

工程问题不是我们能把多少智能体塞进一个软件交付工作流。而是：每增加一个智能体，是否贡献了足够的独立价值，来证明它创造的新的故障面是值得的。

十五个仓库按职能分组：编排、模型网关、评估、记忆、工具、沙箱、浏览器。外加我在添加依赖之前运行的七项测试。

AI 原生的内存管理，从零开始。