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AI Agent 沙箱全景（2026）
随着 AI agent 从回答问题转向采取行动——运行代码、调用工具、访问数据库、部署到生产环境——一个问题不再是学术性的：这些代码究竟在哪里运行，出错了会发生什么？
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Monty：1 毫秒就能拉起的沙箱
模型往往更擅长编写一个小程序，而不是进行二十次精心编排的工具调用。
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AI Agent 沙箱指南（2026）
最小权限曲线、容器 vs microVM vs Wasm，以及一种隔离每一步的方法。
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Pi：编程代理的终局
我的观点："Claude Code是入门包。Pi是终局。" —— 入门包是你学习规则的地方。终局是你书写规则的地方。
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博途 AI 助手：让 AI 直接操作 TIA Portal（TiaLink）
在工业自动化领域，一个非常现实的问题始终存在：AI Agent 会写代码，但它不会真正“操作博途”。
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白板周围的智能体：在AI原生环境中解决运营问题
四个智能体、两个人类、一个Jira看板和审计跟踪。
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Claude Code 智能体团队的思考
4种模式、8种失败模式，以及来自真实多智能体使用的决策框架
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我如何使用智能体编程
这是我持续自我教育的第二部分，关于如何将我的编程经验适应到一个会说话的计算机世界。
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如何扩展 Pi Agent
你可以自定义几乎所有东西：工具、钩子、模型提供商、会话管理、命令，以及终端 UI 本身。
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基于 Pi 的多智能体编程工作流
我使用 Pi 作为宿主来承载一种不同形态的工作流：一个主智能体协调十名专家、分派隔离任务、审查证据，并对最终结果负责。
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构建以数据为中心的软件工厂
我们构建了一个概念验证，其中一个AI智能体自主检测上游源中的模式漂移，跨现代数据工程栈生成代码更改，使用充当"基本事实预言机"的确定性测试工具验证每个工件，并监控生成的管道直到它成功或失败——智能地重试并在无法恢复时升级。
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没有人真正构建过软件工厂
下次有人谈论他们的软件工厂时，跳过吞吐量幻灯片。询问智能体允许失败的数字，以及谁拥有它。