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16 个 agent 把一款老游戏反编译回 C++

作者分享了用 16 个自主 AI agent 在三个月内反编译一款热门第一人称射击游戏为 C++ 的完整过程。项目从 4 个 agent 起步,用 GitHub issues 追踪进度、Discord 实现 agent 间通信,并用 Hex-Rays ida-mcp 进行反汇编。初期虽然游戏能运行,但代码存在大量语义错误,根源是缺乏客观验收标准。团队随后构建了字节匹配验证 harness,对重构函数与原版 EXE 逐字节比较,让便宜的模型也能可靠工作。最终 99% 的函数完成重构,83% 字节级精确。文章总结了关键经验:指令必须精确、正确性应机器可检查、好的 harness 可用低成本模型、指令需定期刷新等,总计消耗约 6000-7000 亿 token。

技术 › Agent yibie 2026-10-1217.0 KB 2K 10 85

Claude Code 正在创造新型开发者:从 AI 助手到智能编排

文章探讨了软件开发的范式转移,指出开发者不应仅将 AI 视为简单的聊天或代码生成工具,而应构建围绕智能体(Agent)的完整操作系统。通过优化上下文管理、工作流编排和长期记忆系统,开发者能将 AI 转化为高效的工程系统。这种从“写代码”到“编排智能”的转变,将是未来的核心竞争力。

技术 › Agent Suryansh Tiwari 2026-05-3010.3 KB 102.2K 87 60

Multi-Agent 小白入门:让你的 Claude Code 提效 90.2%

文章介绍了 Multi-Agent 多智能体编排系统的概念与实战应用。作者从单智能体的局限性出发,引用 Anthropic 数据论证多智能体的优势,并详细解析了主管模式、流水线模式和并行模式三种核心编排模式。文章通过构建“Four Agent”协作系统的实战案例,手把手教读者如何在 Claude Code 中创建架构师、构建者等 Sub-Agent,实现从理论到实践的 AI 团队指挥。

技术 › Agent Y Yuker 2026-01-2210.0 KB 79