AGENT 智能体 Harness 就是架构 我的假设:Agent harness 工程——上下文管理、工具选择、错误恢复和状态持久化的设计——是 agent 可靠性的主要决定因素,而不是模型能力。在能力阈值之上,改进 harness 比更换模型能产生更好的回报。
AGENT 用Gws+Valyu实现晨报自动化 结合Google的Workspace CLI(代理技能)和Valyu的DeepSearch技能,构建一个AI代理,该代理可以通过一次API调用研究36+数据源中的任何主题,将格式化的报告写入Google文档,通过电子邮件发送给您,并保存到您设置的您选择的Google云端硬盘,按您设置的时间表运行。
AGENT SlotBot 日程安排智能体 我想构建的是介于两者之间的东西 —— 一个表现得像业务主人的东西,进行真正的对话,理解对方需要什么,检查实际的日历,并相应地预订。没有菜单。没有表单。只有聊天。
AGENT Perplexity Computer 智能体 Perplexity Computer 是一个代理 AI 系统,在单一用户友好界面中结合了各种 AI 模型。当用户为 AI 分配任务和工具时,它协调代理和子代理,使用最适合手头任务的模型来完成任务。
AGENT 我的幕僚长,Claude Code 现代个性化技术的梦想始终是拥有一个完美的数字助理——一个幕僚长,在你喝第一杯咖啡之前,就能帮你处理收件箱里的邮件、安排好一天的行程,并处理生活中的各种琐事。
AGENT OpenClaw的5个替代方案 由于OpenClaw的概念证明太新颖而无法忽视,替代方案已经涌现,每一个都在推销自己独特的卖点。如果你想尝试,这里有5个值得你关注的OpenClaw替代方案。
AGENT Codex上下文压缩机制研究 对于 Codex 模型,CLI 会调用 compact() API,该 API 返回一个加密的 blob。我们不知道它内部是否使用了 LLM,它使用了哪些提示符,以及是否存在交接提示符。
AGENT 用Qwen 3.5 构建最小AI智能体 Agent 可以简化为三个核心组件:一个具有工具调用能力的 LLM、一个可以运行请求工具的环境,以及一个将工具输出反馈给 LLM 的控制循环,以便它可以细化其推理并再次行动或产生最终答案。