现在很多人用 AI Agent 写代码、做方案、整理资料，已经不是一次性问答了。 问题也很明显：上下文太容易断。 今天让 Claude Code 写一份设计文档，明天让 Codex 接着改实现，后天又用 Cursor 查资料。每个工具都挺强，但项目背景、决策过程、资料链接、任务进度，很容易散在不同聊
AI Agent 正在从“会聊天、会调用 API”，走向“会使用软件”。 Google 这次更新就很典型。 6 月 24 日，Google 发布 Gemini 3.5 Flash 的 computer use 能力。 根据 Google 官方博客，computer use 现在已经成为 Gemini
你有没有好奇过：Cursor 为什么能在一个几十万行、几万个文件的项目里，很快找到“你说的那段逻辑”？它显然不可能每次都把整个代码库塞进模型上下文，也不只是简单跑一遍 grep。真正有意思的问题是：它到底怎么理解代码、怎么知道哪些文件值得读、又怎么在速度、准确性和权限控制之间做取舍？ 这篇文章就拆开
过去我们习惯把 AI 应用的核心理解成 Prompt Engineering。但到了 Agent 阶段，问题变了：模型不只是回答一次，而是要观察、行动、获得反馈、修正、继续推进。于是 Context Engineering、Harness Engineering、Loop Engineering 这
引言：打破“修复一个bug，冒出三个新bug”的怪圈 许多AI开发团队都对一个场景感同身受：AI智能体的行为难以预测，看似修复了一个问题，却常常在别处引发新的、意想不到的故障。团队因此陷入被动的“打地鼠”式开发循环，疲于奔命，产品质量却停滞不前。 我们不禁要问：如何才能自信地改进AI智能体，确保每次
从编写一次性的脚本到使用一个成熟的框架，是软件工程领域一次重要的思维跃迁。本文探讨如何利用业界主流的一些智能体框架，来高效、规范地构建可靠的智能体应用。我们将概览当前市面上主流的智能体框架，然后并对几个具有代表性的框架，分析它们之间的区别并给出选型建议。 为什么需要智能体框架？ 在我们开始实战之前，
在前面的文章中，我们讲解了智能体的基础知识，并体验了主流框架带来的开发便利。从本文开始，我们将进入一个更具挑战也更有价值的阶段：从零开始，逐步构建一个智能体框架 —— HelloAgents。 为什么需要自建Agent框架？
