今日主线：过去两天的新动态集中在一个方向：Agent 不再只比“能不能完成任务”，还要解决部署入口、CI 权限、成本可见性、运行时状态和技能可优化这些工程问题。 今日重点 Cloudflare 推出临时账号部署：Agent 可以在没有用户账号和 API Token 的情况下先部署 Workers 预
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
Spring AI 2.0 做得最重要的一件事，是停止自己造轮子。 过去 Spring 为了对接 OpenAI 和 Anthropic，自己维护了一套基于 HTTP 协议的内部 SDK。问题是模型厂商接口迭代飞快，Spring 这套自维护实现总是慢半拍，还时不时冒出协议兼容的坑。2.0 把这套全扔了
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
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？
