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。

把一群 AI 智能体放在一起，不给它们领导，不给它们规则手册，让它们两两交谈。很快，它们就会发明一种共同语言、形成一种没有任何个体真正持有的偏见，并且变得容易被一个固执的 25% 群体整个翻转。没有人编程实现过其中任何一项。以下是完整内容，从零构建并经过测量。

对人而言，教练的效果会复利增长；对智能体而言，它会逐渐衰减。这对你如何分配注意力意味着什么。

开源持久化层：从基础设施故障和逻辑故障中恢复工作负载。

Agent Harnesses 标准的最新进展

必备资源和 API 密钥，让你一分钱都不用花。

构建一个快速、开源的Rust工具包，用于从源代码生成、验证和提供Open Knowledge Format（OKF）知识库

构建一个持久的事件响应代理，它能在工作进程崩溃时存活、等待人类批准、安全地重试并恢复而不重复已完成的工作。

本文的核心架构思想是一个受控层，将企业知识与使用它的代理连接起来，在责任、契约和治理方面逻辑集中，尽管这并不需要它是一个物理系统。

如果你不想被落下，开始用Claude做这些事情

Box的Aaron Levie用稍微更实际的术语重复着同样的观点：AI没问题，但AI不了解你的公司，这就是每个部署在长期运行时崩溃的地方。