YC 开源 QM：当每个员工都有 Agent，公司需要怎样的协作系统？
YC 开源了面向工作的多人 Agent 协作系统 QM。文章指出，当 Agent 从个人工具走向组织成员时，必须解决身份、范围、权限、记忆和审计等架构问题。QM 通过 Scope 划分工作空间，将 Skill 变为组织资产，并完善了后台任务调度与安全治理，为企业级 Agent 落地提供了重要的架构参考。
技术 / Agent
1848 篇
我扒了几个 AI 赚钱社群，发现 OPC 收钱最快的 15 个路子
文章通过分析 AI 赚钱社群，总结了普通人利用 AI 工具赚钱的 15 个实战路径，如线索筛选、自动客服、开源部署等。核心在于将重复工作自动化，为小老板解决具体痛点，从而实现商业变现。
从零手把手教你搭建抖音爆款监控，给予你创作最强灵感和输出方向
本文介绍如何利用“抖音+豆包+飞书”的体系，自动抓取并分析抖音爆款视频数据。通过AI浏览器采集视频互动信息，存入飞书多维表格，并生成可视化仪表盘。这解决了自媒体创作灵感匮乏的问题，助力选题与二创，方法同样适用于小红书等平台。
Graphs build Dynamic Agent Orgs
文章探讨了如何利用图结构构建动态智能体组织。对比了循环与图的区别，强调了共享状态层的重要性。通过将计划数据化，系统可根据工作流实时调整团队结构和任务分配，实现组织架构的动态演进。
Graph engineering, clearly explained
文章介绍了“图工程”这一AI概念，区分了知识图和代理图。它主张通过设计围绕AI的工作流程，而非单一对话，来提升AI输出的质量和可靠性，适用于复杂的多步骤任务。
把自己的 Agent 接进开源「AI记忆大总管」
作者体验了开源 AI 记忆工具 Memmy，它能记住用户的本地项目、Skills 和业务流程，打通不同 AI 工具间的记忆壁垒，实现跨 Agent 的知识共享与协同。
多 Agent 协作：AgentTeams的一些分析和看法
本文从熵的视角分析多 Agent 协作的效率问题，指出加 Agent 会增加系统熵，而收敛需靠外部做功。文章对比了不同通信拓扑，揭示了 Teams 模式适合发散但不适合收敛的本质，并提出了通过正交维度任务拆分和人工介入来解决收敛难题的实操建议。
每个 Agent 都需要的计算机使用验证技能
本文介绍了如何向 Agent 添加计算机和浏览器使用能力，以重现问题、验证修复和新功能。文章详细说明了在分类、实施和审查阶段利用计算机进行验证的价值，包括自动生成截图和视频以减轻代码审查负担，以及通过云代理并行运行以提高效率。
Behind the scenes: How we build, test, and scale Google Agent Skills
本文深入探讨了 Google Agent Skills 项目的构建与扩展。作者分享了如何通过标准化的存储结构、自动化 CI/CD 检查、持续的评估流程以及严格的所有权规则，来保证技能库在规模增长时的质量和可靠性。文章强调将技能视为产品而非简单代码片段，并介绍了利用 MCP 工具和 GitHub Actions 进行质量管控的实践。
如何递归地改进你的智能体
文章介绍了一种递归自动改进智能体（RAI）的方法。通过使用编码智能体分析指令、挖掘使用数据并运行探测，测试并修复目标智能体，直到符合规范。文章详细阐述了实现该循环所需的系统设置、平台搭建步骤以及“创建-改进-扩展-部署”的全新开发生命周期。
塑造编码代理行为的新兴 Markdown 格式
文章探讨了知识如何从分散的文档转移到代码库中，成为编码代理可发现的元代码层。介绍了AGENTS.md、SKILL.md等新兴Markdown格式，它们将人类意图和判断转化为代理可理解的形式，从而辅助代码生成。
How to Become a Graph Architect With Zero Experience (Full Course)
本文提供了一条从零开始成为图架构师的完整路径，分为五个阶段。内容涵盖掌握循环、学习图心智模型、掌握核心模式、构建可靠性及进阶设计。文章强调通过二十个具体步骤，从理解基础概念到实际构建多智能体系统，帮助读者在AI工程前沿领域获得竞争优势。
2026最强短视频Skill：火柴人动画保姆级教程
本文介绍了一种利用AI生成火柴人短视频的高效工作流。通过开源Skill，用户可将文本转化为包含分镜、配音和动态效果的视频，适用于多平台和多语言内容创作，极大降低了个人创作者的门槛。
Agent Sandboxes 实践概述
文章深入探讨了 Agent Sandboxes 的实际应用，通过隔离性、状态管理、发布等维度的对比研究，详细分析了 Agent 运行时的两种放置模式及其架构差异。
体验两周Robot Phone，我第一次觉得手机活过来了
作者分享了体验荣耀Robot Phone两周的深度感受。这款手机配备独特的钛合金机械云台，结合强大的YOYO智能体，不仅能完成复杂的跨APP任务，更通过物理动作赋予手机“生命力”。它从单纯的工具转向具有情绪价值的伙伴，为僵化的手机形态带来了久违的创新与惊喜。
Graph Engineering: 构建能分支、验证、恢复和停止的 Agent 指南
文章探讨了 Graph Engineering 的概念，主张通过预先设计 AI 任务的控制流图，而非单纯依赖提示词，来解决 Agent 的复杂性与错误问题。文中详细阐述了图的四个核心部分：状态、节点、边和门控，并强调围绕失败路径而非成功路径进行设计。最后通过实际研究案例，展示了如何利用图结构拆解任务、验证信息并控制成本。
给DeepSeek装上眼睛
DeepSeek-V4-Flash虽性能卓越且价格低廉，但缺乏原生视觉能力。文章介绍了五种为其“装上眼睛”的方法，包括官方识图模式、视觉MCP、Codex视觉代理、Hermes内置路由及手动OCR。建议根据使用频率选择合适方案，并优化视觉提示词以确保信息提取准确性。
如何成为记忆工程师：来自斯坦福、微软、Anthropic 和英伟达的视角
文章探讨了如何成为一名记忆工程师，指出Agent的记忆问题在于从未“有意遗忘”。文章结合斯坦福、微软、Anthropic和英伟达的研究，从成本（写入路径）、价值（事实与技能）、控制（可审计）和硬件（KV缓存）四个维度，提出了构建高效记忆系统的六个主题和十五个步骤。
AI Agent 连续运行 200+ 小时：LoopX 如何让长程执行不失忆、不漂移
文章介绍了开源项目 LoopX，一个面向超长程 Agent 的 control plane，实现了 Agent 连续运行 200+ 小时。LoopX 通过外置结构化状态、六层架构设计及可执行 Kanban 概念，解决了长程任务中的状态管理、权限控制、恢复机制等核心问题，确保 Agent 在无人干预或有人干预时均能稳定运行。
Comp AI 开源销售Agent替代传统销售做客户研究
Comp AI 开源了一个销售 Agent，替代传统销售进行客户研究和客情维护。该 Agent 具备独立部署、自跑排期、拒绝置信度分数、沙箱隔离等亮点，无需 API key 即可利用 CRM 历史数据工作，旨在解决传统 CRM 只做数据库而不干实事的问题。
Memory Engineering: Designing Agent Memory That Gets Smarter Instead of Bloating
本文探讨了 Agent 内存的设计原则，指出有效内存应通过遗忘、压缩和整合事件来提升智能，而非单纯存储。文章基于 CoALA 框架，详细阐述了工作、情景、语义和程序四种内存类型的区别，强调了通过整合机制将情景转化为知识的重要性，并介绍了基于时间衰减和重要性的遗忘策略，以优化存储和推理性能。
BestBlogs 精选周刊 | 第 106 期：1% 法则
本期周刊探讨 AI 产品从演示到落地的距离。引用 Jeff Dean 的“1%法则”，将焦点从模型能力转移到系统工程细节。文章深入分析了规格定义、评测验证、任务成本、系统记忆、Skill 治理等关键问题，强调通过工程化手段实现智能体的稳定交付与闭环。
Real people are running agent teams in Buzz. Here's what they're doing
本文介绍了 Buzz 平台上真实用户运行 Agent 团队的案例，涵盖事件响应、编排、自动化构建、内容发布等应用场景，并分享了如何通过多 Agent 协作提高效率的实践经验。
最佳实践：从Multi-Agent到Agent Team
本文探讨了Agent从单一任务执行者演变为具备长期责任、领域分工和自主协作能力的团队的全过程。文章详细分析了Task Agent向Long-running Agent转变、Domain分化的必要性，以及如何通过CodexLoom解决Human Routing瓶颈，实现Agent间的高效协作与治理。
AI Agent 工程全景：600+ 场技术分享拆解与未来趋势
本文基于 AI Engineer 频道 600+ 视频内容，系统梳理了 AI 工程化十大核心技术主题，包括 Harness Engineering、Context Engineering、MCP 协议等。文章分析了过去一年的技术演进逻辑，并推演了未来 1-2 年从 AI Coding 向 Software Factories 转变的趋势，同时附带了各主题的代表性视频与索引。
我用 Codex + ImageGen + HyperFrames，做了一条十分钟的漫画「人生副本」视频
作者分享了使用 Codex、ImageGen 和 HyperFrames 等工具制作十分钟漫画视频的完整工作流。重点讲解了如何保持人物一致性、语音与画面对齐、字幕语义切分、宫格与单图混合生成以及长视频渲染优化，并将这些经验固化为 Agent Skill。
为什么我建议你现在开始搭建自己的 Agent？
文章建议读者搭建个人 Agent，而非仅使用单一 AI 工具。真正的 Agent 应整合个人材料、判断与流程，形成可复用的工作系统。通过从熟悉且反复出现的工作入手，明确输入、步骤与验收标准，逐步积累经验，让 AI 真正融入并提升个人工作流。
Agent 的本质是一个 while 循环：拆解 pi 的 792 行核心源码
文章通过拆解开源项目 pi 的核心源码，揭示 Agent 的本质是一个 while 循环。作者分析了 pi 的 792 行核心代码，讲解了双层循环、转向消息、事件流解耦、错误处理及 Token 截断防御等关键设计，展示了从玩具代码到生产级 Agent 的工程差距。
把 Codex 用成一支长期在线的个人团队
文章介绍了 OpenAI 的 Jason Liu 如何利用 Codex 构建长期线程，将 AI 视为拥有固定责任和长期记忆的队友。核心在于通过固定角色、持久化状态、自动唤醒和边界验证，让 AI 负责可持续追踪的任务，而非单次问答。
AI营销引擎：从创意到全渠道营销的自动化流程
文章介绍了作者的AI营销引擎，通过图结构将单一创意转化为全渠道营销活动。流程包括规划（输入、构思、调研、综合、审批）和执行（分发、模型处理、人工协作）两个阶段，强调模型路由、上下文管理和评估机制的重要性。
