ChatGPT Agent Loop 优化技术解析
本文深入解析了 ChatGPT 如何通过 Harness、API 和 Inference 三层架构优化 Agent 循环，重点介绍了持久化 WebSocket、增量 Token 化、KV 缓存管理和推测解码等技术，以降低成本并提升效率。
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50 篇让 Claude 半夜自己干活，只有两条路
文章探讨了让 Claude 无人值守工作的两种安全路径：一是使用隔离的闲置机器给予完全权限；二是在现有机器上通过严格参数限制权限。作者通过分析两种方案的适用场景和风险控制，提出了“爆炸半径”公式，并给出了具体的实施建议和避坑指南。
BestBlogs 早报｜实现周期骤缩后，创业者如何重选问题
本期早报探讨了 AI 智能体缩短实现周期后，创业者的机遇与挑战。文章涵盖 Sam Altman 对创业窗口的判断、GPT-5.6 的效率工程实践，以及如何通过 Skill Harness 将模型能力封装为可维护的产品功能。
装完 Codex 不知道干什么？这 6 个 GitHub Skills 让你做视频搞钱
文章介绍了 6 个适用于 Codex 的 GitHub Skills，涵盖动效生成、视频剪辑、批量制作、AI 生成及中文剪辑等工具，帮助用户构建自动化视频工作流以提升效率。
在 AGENTS/CLAUDE MD 中加入 Git 提交规则
作者建议在 AGENTS/CLAUDE MD 中加入一条规则，要求任何涉及文件变更的任务必须在最终响应前执行 git commit。规则详细说明了提交前检查、审查 diff、仅提交相关文件等要求，并讨论了不使用 Hook 的原因。
Lyft联合创始人使用Claude Code构建的九条规则
本文介绍了Lyft联合创始人Matt Van Horn在不读写代码的情况下，利用Claude Code和Codex构建开源项目并登顶GitHub Trending的九条规则。规则包括快速发布、编写计划、信任Agent、优化使用成本、提供CLI工具、让工具自记笔记等，展示了非程序员如何高效利用AI进行开发。
小白如何从0到1搭建自己的AI知识库
本文介绍了如何从零开始搭建个人AI知识库。作者提出了一套包含文本文件、Agent工具、规则和真实任务的工作方式，并详细说明了准备四样要素（开放文件夹、真实任务、Agent工具、工作规则）和五个具体步骤的方法，帮助用户通过简单的流程实现知识的积累与迭代。
I got tired of being a human AGENTS.md
作者受够了每次与编码代理沟通时重复上下文，因此开发了AsterMem，一个本地运行的内存服务器。它将记忆存储为Markdown文件，支持离线运行，并自动提炼用户画像供代理读取。用户可完全控制和编辑记忆，避免黑盒问题。
BestBlogs 早报 · 07-29｜MCP 无状态化与多智能体编排成本
本期早报探讨 MCP 协议的无状态核心变化与 Claude 的生产化接入，分析 Codex 与 ChatGPT Work 共用的执行框架差异，并审视多智能体并行中上下文搬运的隐性成本“编排器的税”。同时涵盖图工程、vLLM 商业化及 Uber 零增长架构等速览内容。
做完一次总体设计后，我重新理解了企业级知识库
文章基于企业级智能知识库项目的实践，探讨了企业知识库的真正门槛。指出其不仅是文档存储，更是一套涵盖构建、治理、使用和优化的闭环运行机制。重点分析了知识库与知识空间的区别、知识生命周期管理、可信溯源及权限控制，强调知识库应作为支撑未来 Agent 的企业级 AI 知识引擎。
纳米Work实测：跨三家大模型制作宣传片
作者体验了纳米Work产品，通过两个真实任务测试其Agent能力。该产品成功调用多家大模型完成了产品宣传片剪辑及文案落地页制作。产品具有全过程透明、支持多模型切换及移动端接管等特点，展示了AI作为工作伙伴的巨大潜力。
看完 Jason Liu 75 分钟实战，Codex 真正好用的分界线出现了
文章深入剖析了 Jason Liu 关于 Codex 的实战 workshop，指出 AI 并发提升了效率，但也带来记忆负担。真正的分界线在于构建可持续、可审阅的工作闭环：利用长线程、文件化记忆、Heartbeat 与 Goal 机制，以及明确的权限边界，让 Agent 从单纯的工具转变为可靠的长期工作搭档。
大部分人用 skill还停留在下载别人写好的
文章指出当前大部分人对 Skill 的使用仅停留在下载现成工具层面，而更先进的项目已开始将方法论、思维方式及商业经验转化为可运行、可复用的 Skill。文中列举了女娲、dbskill、ljg-skills 等典型案例，并分析了中英文社区在 Skill 生态上的不同侧重，强调“造 Skill 的 Skill”才是生产力杠杆。
这项目给Claude Code塞了28个心智模型和批判性思维技能
该项目为Claude Code集成了28个心智模型和批判性思维技能，包括第一性原理、贝叶斯推理、系统思考等。用户可按需调用，帮助结构化决策和策略分析。测试显示技能未稳定提升准确率，但作者认为作为思考脚手架仍优于裸奔。
Hermes Agent Masterclass: 安装、配置与基础命令
本文介绍了开源 AI Agent Hermes 的安装与基础配置。Hermes 由 Nous Research 开发，支持多种模型和终端运行，具有会话复用和技能积累的独特设计。文章详细讲解了在 Windows、macOS 和 Linux 上的安装步骤、设置向导流程以及如何配置推理提供商。
Jack Dorsey's Buzz: Clearly Explained
Buzz 是一款集成了智能体的团队聊天工具，允许用户切换底层模型并保留对话记忆，支持本地共享计算。文章探讨了其 Agents 团队协作、Git 工作流及数据控制优势，适合小团队快速迭代。
如何（以及为何）构建 Agent First 应用
文章介绍了如何使用 Agent-Native 框架构建 Agent First 应用。通过统一的前端动作与 Agent 工具，实现 UI 与 Agent 的双向同步。应用支持通过聊天交互、集成外部 Agent、A2A 通信及自动化任务，且完全开源。
重写Agent：在Durable Object中使用Pi、Agents SDK和Code Mode
本文讲述了camelAI团队如何将Agent从虚拟机迁移到Cloudflare Durable Object中。通过利用SQLite和R2作为文件系统，并用JavaScript替代bash，团队解决了高昂的基础设施成本问题。尽管限制了Agent只能使用预定义的方法，但这提高了性能和安全性，并优化了产品体验。
如何在5分钟内构建你的公司大脑
文章介绍了如何利用Supermemory快速构建一个“公司大脑”，即基于知识库和Agent的综合系统。通过邀请机器人加入Slack、连接工具、自动化任务等步骤，企业可以拥有一个具备全公司知识的高级AI员工，用于销售、工程、研发等多种场景。
顶尖VC 2026年动向观察：硬基建与深垂直的押注
文章分析了2026年顶尖独立VC机构的投资动向，指出资本正从浅层应用转向硬基建、物理世界和深垂直领域。通过分析赛道年龄、轮次和具体公司（如Atoms、Etched、Cognition等），揭示了AI创业窗口正在收窄，而推理芯片、机器人、企业Agent及特定垂直工作流成为投资热点。
Claude Opus 5 提示工程大师课
文章详细解读了 Anthropic 发布的 Claude Opus 5 模型及其官方提示指南。核心内容包括“Effort（努力）”设置的使用、从“怎么做”转向“为什么”的提示策略、删除验证指令以降低成本、以及如何控制响应长度和 Agent 叙述行为，旨在帮助用户最大化发挥模型效能。
Run Your Harness Outside of the Sandbox (Why and How)
本文探讨了2026年以来关于Agent运行位置的争论，指出行业趋势是将Agent运行在沙箱之外。作者详细解释了沙箱内运行的三个主要问题：爆炸半径、信任边界和沙箱的间歇性运行，并提出了将沙箱作为工具暴露的正确架构，最后提供了基于Vercel AI SDK的实现示例和生产环境中的挑战。
我是如何用 Orca 做 Graph Engineering
作者分享了使用 Orca 进行 Graph Engineering 的实践经验，通过拆分任务给 Agent 执行，结合编排调度和真机验收，解决了长任务拆解、动态调整依赖和防止假成功的问题，强调了 Graph、Eval 和权限控制三者结合的重要性。
实战踩坑：便宜模型执行、贵模型编排？没这么简单！
文章通过三个真实案例，验证了“贵模型编排、便宜模型执行”这一省钱策略。作者发现，虽然便宜模型在文本判定等任务上能打平顶尖模型，但在高复杂度代码和开放式视觉任务上存在局限。关键在于控制模型能力代差和任务可验证性，否则返工成本将抵消节省的 token 费用。
一个暑假，我侄子用两个 Skill 搞明白了 Agent 最难的部分
作者讲述侄子利用暑假开发两个健康类 Agent Skill 的经历。从“养生谣言粉碎机”到“体检行动助手”，解决了大模型幻觉、信息检索权威性及流程设计等难点。文章重点介绍了如何利用豆包搜索 API 的结构化数据与权威过滤功能来增强 Agent 能力，并分享了 Skill 开发优于独立 Agent 的实践经验和建议。
大脑对长周期 Agent 的启示
文章通过对比人脑的双速学习机制（海马体与皮层），指出当前 AI Agent 仅依赖大模型权重的局限性。真正的长周期智能需要将预测模型与经验状态结合。现有的外部记忆存储实则是模拟海马体的快速捕获功能，未来的关键在于实现高效的记忆筛选机制。
提升 Agent 的信息搜索能力：Serper 与豆包搜索对比评测
文章对比了 Serper（Google 封装）与豆包搜索在 Agent 应用中的表现。豆包在 Query 改写、结构化数据（汇率/股价）、跨语言检索、时效性过滤及信源权威度分级上优势明显，更适合处理中文口语化及实时信息需求；而 Google 在英文学术检索上仍占优。文章指出高质量搜索 API 对提升 Agent 推理能力至关重要。
本周顶级 AI 论文精选
文章精选了本周 6 篇顶级 AI 论文，涵盖 Harness Handbook、MSCE 记忆技能框架、PRO-LONG 长程记忆机制、Anthropic 全局工作空间解释性研究、Meta 的 GAMUT 完整性基准测试以及渐进式披露模式。
腾讯 Miora 上手实测：好上手，但还没到放心交付
本文是对腾讯 AI 设计平台 Miora 的实测体验。作者通过生成带货视频和制作小红书封面的真实任务，评估了其功能与交互。文章认为，Miora 通过封装工作流降低了门槛，适合小白快速出初稿，但在人物一致性、状态反馈和交互细节上仍有待完善，目前更适合作为初稿加速器。
如何高效运行 Hermes：内存、技能与自动化
文章介绍了如何通过配置内存（MEMORY.md 和 USER.md）、技能和 cron 任务，将 Hermes 从简单的聊天机器人转变为高效的自进化智能体。通过合理设置记忆、流程自动化和自检机制，用户可以大幅提升工作效率，实现真正的复利效应。
浪费20亿Token之后，我做了一个帮自己定义目标的Skill
作者分享了一个名为Leader.skill的开源工具，旨在解决Agent交互中目标定义模糊的问题。该工具基于“目标七问”方法论，将模糊需求转化为清晰的目标任务书，支持多模型组合（如Claude规划、GPT执行），显著提升长程任务的完成率与Token利用率。
dashi-ppt 我们也测了，第一还是 slide-maker
文章对比了 slide-maker 和 dashi-ppt 两款 AI PPT 生成工具。在基于 Opus 5 模型的统一评测中，slide-maker 的无图版和带图版分别获得 94.5 和 91.5 分，击败了获得 83.5 分的 dashi-ppt。评测指出，slide-maker 胜在代码生成带来的高自由度和原生可编辑性，而 dashi-ppt 虽导出效果好，但受限于模板，内容结构被强行适配，导致丢分。
百度网盘 + 闲鱼 MCP 一键发布实战指南
本文介绍了如何通过 MCP 协议将百度网盘与闲鱼连接，利用 AI Agent 自动化完成从网盘选取资料、生成文案到闲鱼发布商品的流程。文章详细讲解了环境配置、接口接入及常见坑点，帮助读者建立自动变现系统。
前阿里P8被裁后用WorkBuddy月入17万——我扒了27个真实案例，发现赚钱的人只用了5个功能
文章通过27个真实案例，分析了如何利用WorkBuddy的5个核心功能（定时自动化、多Agent并行、Skill技能包、MCP连接器、记忆系统）实现自动化赚钱。作者指出，赚钱的人将AI当作员工用，构建自动化工作流，而不赚钱的人仅将其视为聊天工具。
Graph Engineering：从 0 到 1 小白完整教程
文章介绍了 Graph Engineering，一种通过流程图协调多个 AI 协作完成复杂任务的方法。它将复杂任务拆解为节点、边和状态，解决了单 Loop 应对复杂任务时的局限性。文章详细解析了 Graph 的核心概念、与 Loop 的关系、四个核心模块及具体实践模板，并提供了新手学习路径。
AI视频 Skill 资源合集
文章整理了目前已知的绝大部分AI视频 Skill 工具集合目录，涵盖 HyperFrames、Remotion、OpenCut 等 20 多个 GitHub 项目，功能包括视频生成、自动剪辑、字幕处理、手绘动画及数字人制作等，为视频创作者提供丰富的 AI 解决方案。
Agent工程架构解析：Harness、Loop与Graph的区别
本文深入解析Agent工程中常被混淆的三个架构层级：Harness工程构建模型运行环境与基础能力；Loop工程设计工作反馈循环，通过验证与迭代提升质量；Graph工程则显式定义工作流拓扑，控制节点分支与状态转换。文章强调理清环境、反馈与流的关系对构建生产级Agent至关重要。
PI > ClaudeCode/Codex?
本文对比分析了开源命令行编程工具 Pi 与 Claude Code、Codex 的性能。Databricks 的评测显示，Pi 在真实代码库上的 token 消耗显著更低，性价比极高，甚至压过了官方工具。文章探讨了 Pi 高性价比的原因，如精简的系统提示词，并指出了其在高强度思考下的局限性及功能缺失。
如何利用AI构建和扩展单人企业
文章介绍了利用AI构建和扩展单人企业的完整蓝图。通过使用AI员工（如Viktor）在内容、项目、拓展、财务和广告五个领域实现自动化，只需保留决策环节。文章探讨了两种构建方式：快速路径和自定义构建，强调业务知识库和操作规则的重要性。
对话百川智能郭美青：你辛苦做的 Skill，最后都成了大模型的「养料」
本文是 AIGCLINK 与百川智能技术总监郭美青的对谈。双方探讨了 Skill 的本质是模型补丁，指出优质的 Skill 易被大模型内化成训练养料；同时梳理了 Harness、Loop、Graph 等新概念背后的技术演进逻辑。最后建议从业者不要将当下视作终局，应从生意出发，从上往下构建确定性，以应对底层技术的快速迭代。
金融中的图工程：设计稳健的Agent图
本文探讨了金融领域中Agent图的设计与实现。文章指出，Agent图解决了脚本在等待、重启和并行分支上的缺陷，并通过状态图而非DAG来实现条件路由和循环。重点讨论了状态管理、并行拓扑模式（如Fan-out、Supervisor）以及在金融任务中的实际应用。
构建智能代理的三层架构：Loop、Graph与Harness
本文提出解决Agent重复读取数据和Token浪费的三层架构方案：Loop负责单元工作的收集-行动-验证闭环；Graph通过分发和并行管理复杂任务；Harness作为运行时环境提供工具和上下文隔离。文中提供了具体的代码实现思路和实战演示。
管理 AI 员工团队：Ryan Carson 的高效工作系统
Ryan Carson 分享了如何作为唯一员工，通过管理云端 AI Agent 团队日处理 40 个 Pull Request 的经验。文章详细介绍了将工作迁移至云端、建立工作节奏、将重复检查自动化以及控制 Token 成本四个关键步骤，强调在 AI 时代，优秀的工程管理能力比以往任何时候都重要。
构建超越单一模型的持久 AI 系统
文章指出，模型只是可随时替换的引擎，真正的价值在于构建围绕模型的系统。作者介绍了利用 Hermes 工具从简单的问答、一次性任务，进化到生成可共享的产物、封装可复用的技能，最终形成自动化运行的循环系统，以实现 AI 效用的复利增长。
Trajectory: Agent 经验数据的标准格式
文章介绍了 Trajectory，一个开源的数据格式标准化工具，旨在统一不同编码代理会话（如 Claude Code、Codex 等）的数据格式。该格式注重令牌效率，便于代理从过去的经验中学习，解决跨平台数据碎片化问题。
如何构建一个在你睡眠时发现商业机会的 Agent 图
文章介绍了一个由多个专业 Agent 组成的图系统，用于自动化商业机会扫描、分析和验证。该系统通过并行处理和独立验证机制，解决了人工研究效率低的问题，仅在发现高质量机会时唤醒用户。
Claude 5 模型上下文工程新规则
文章探讨了针对 Claude 5 模型的上下文工程新规则，指出新一代模型能力提升，允许大幅简化系统提示。主要变化包括：用模型判断替代硬性规则、用接口设计替代示例、采用渐进式披露、简化工具描述、使用自动记忆以及支持丰富引用。
我用 WorkBuddy 跑了 3 个活儿，发现它不是助手，是数字员工
文章通过三个真实任务评测了 WorkBuddy 的实际应用：视频 Skill 管理工具开发、电商数据清洗分析及竞品监控自动化流程。作者指出 WorkBuddy 不仅是聊天工具，更是集专家判断、专业 Skill 和自动化执行于一体的 AI 工作台，能有效提升处理固定流程任务的效率。
Don't talk to me, talk to my agents
文章介绍了Raft提出的一种新的跨公司协作方式：联合通道。这种方式允许双方将特定的人、AI代理和上下文放入同一个房间，实现人与代理的直接协作，而无需共享整个服务器。它重新定义了跨公司工作的基本单位，从“人”变为“人和他们的代理”，提高了协作效率并保证了安全性。
如何让 Claude 像博士生一样研究：斯坦福 STORM 方法
文章介绍了斯坦福大学开发的 STORM 研究系统，该方法通过多视角提问和信息检索生成高质量文章。作者将其简化为 4 个提示词，让用户能在 5 分钟内利用 Claude 生成类似博士水平的深度研究报告，包含视角分析、矛盾映射、综合综述和自我评估。