文章介绍了如何为Codex安装266个特色AI专家，这些专家覆盖了工程、设计、营销、金融等多个部门，并且支持多种工具。用户可以通过对话明确要求Codex使用某个子代理来激活这些专家。项目提供了一键安装、手动复制和作为提示词参考的安装方法，方便用户根据自己的需求进行选择。这些AI专家能够根据用户的需求...
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本文详细介绍了如何配置一个高效的AI助手Agent，包括身份层、记忆层、技能层、模型层、工具层和执行层六个方面的具体操作。作者强调，要让Agent真正替你干活，需要明确其身份和职责，管理好记忆，固化有效流程为Skill，合理使用不同模型，设定清晰的工具边界，并选择合适的命令执行位置。此外，迁移到新A...
本文是Jason（前OpenAI团队成员）关于如何充分利用Codex的文章翻译。文章从内部视角出发，系统拆解了Codex的各项能力及如何将它们组合起来发挥最大价值。Codex不仅是编程助手，更像是一个搞定计算机工作的系统。文章详细介绍了持久线程、语音输入、操控与排队、工具与触达、移动端工作、自动化、...
本文全面解析了Agent Skills的概念、原理、架构和代码实现，以及AI工程化落地的策略。Agent Skills是一系列可被Agent在运行时发现、理解、调用和组合的能力模块，旨在解决AI助手在执行任务时缺乏稳定、可复用的能力链的问题。文章通过比较Skill和Prompt的区别，强调了Skil...
本文详细解析了AI助手Agent Skills的运行全流程，从用户请求到结果返回共16步，分为任务接收、技能发现、技能执行和结果回传四个阶段。文章通过泳道图展示了7个角色和5个层次的协作过程，强调了职责边界清晰、Agent与工具解耦以及工具链支撑复杂任务的重要性。最后，提出了几个技术问题供读者思考，...
这篇文章提供了一个全局AGENTS.md模板，旨在帮助用户更有效地使用Codex、Claude Code和OpenCode等工具。模板包括与AI合作的方式、默认工作方式、编码前的准备、指令优先级、验证、搜索与代码修改、命令与工具、Git、密钥与凭证、文档与项目记忆、长任务、AGENTS.md自我改进...
本文是一篇关于Hermes Agent的全面教程，从入门到精通，包括Hermes的优势、安装部署、三层记忆机制、技能系统、通讯平台接入、自动化流转等方面的详细介绍。Hermes Agent是一个自改进AI框架，具有自动学习循环闭环，能够自动归档记忆、创建技能、自我进化等。文章还提供了9条变现路径，帮...
文章讨论了在AI领域中流行的“虚拟公司”式多Agent架构，指出这种架构在工程上存在根本性缺陷，并未被Anthropic、OpenAI、Google等厂商采用。文章分析了人类分工协作的必要性与AI模型的特性差异，指出多Agent架构制造了假边界，导致信息在流转中丢失，推理链断裂。文章还介绍了这三家厂...
文章讨论了仅依靠Markdown文件管理AI的不可靠性，并分享了作者在使用Clawbot时遇到的七个故障。作者提出了一个四层防御体系，包括代码层、配置层、升级层和操作系统层，以确保AI代理的安全性和稳定性。这个体系包括了三个开源工具：agent-guardrails、config-guard和upg...
本文探讨了如何提高AI Agent的输出准确率，提出了将Markdown文档中的规则具体化、基于真实失败经验、控制文件长度、强制输出格式等方法，以使AI Agent能够更准确地执行任务。作者通过三个案例分析了这些方法的有效性，并提出了一个命中率公式，强调了具体程度和真实失败经验的重要性。最后，作者提...
本文是一份AI Agent从VPS迁移到Mac Mini的完整指南，包括迁移原因、迁移步骤、常见问题及解决方案、launchd配置和自动重启机制，以及安全隔离方案。文章强调了在迁移过程中需要注意的安全问题，提供了详细的迁移检查清单和故障排查快速参考，旨在帮助用户顺利完成迁移并确保AI Agent的安...
本文介绍了一种AI Agent记忆架构，旨在让AI Agent通过有效的记忆管理变得更加智能。作者提出了一个三层记忆架构：每日日志、长期记忆和工作缓冲区，以及记忆优先级和安全隔离的概念。此外，还分享了一些实用技巧，如压缩前主动保存、语义搜索召回、知识复利和Skill文件，以及自动化工具如memory...
文章讨论了如何优化AI Agent的session和memory架构，以节省token并提高输出准确性。作者分享了自己将字节跳动开源的OpenViking框架整合到自己的Agent中的经验，该框架采用文件系统管理memory的方法，具有L0/L1/L2分层架构和.abstract索引机制。作者通过添...
文章讨论了互联网时代的结束和Agent时代的来临。作者认为，互联网时代的许多概念如DAU、SaaS、注意力经济等已经过时，因为它们都是基于“人是软件的用户”这一前提。而在新的时代，Agent成为软件的新主人，软件公司将从面向人类转向面向Agent的基础设施。文章还提出了新世界的几个基石，包括Toke...
Agent Skills是Anthropic推出的开放标准，旨在通过模块化的“技能包”编程AI行为，解决大型语言模型在执行企业级任务时的局限。它通过“渐进式披露”架构，在不挤占大模型上下文空间的前提下，赋予智能体几乎无限的能力扩展性。Agent Skills将AI从临时顾问转变为可沉淀、共享和审计的...
AI Agent是一种利用人工智能技术实现特定目标并为用户完成任务的软件系统，具备推理、规划、记忆和自主性等能力。其核心功能组件包括“大脑”（核心LLM、推理与规划）、感知与行动模块、Memory（学习与维护上下文）、工具集成与使用以及路由器/控制器。Agent系统运维基础设施包括LLM API网关...
北京大学的《DeepSeek 内部研讨系列 - AI Agent 与 Agentic AI 原理与应用洞察与未来展望》报告深入探讨了AI Agent和Agentic AI的兴起、核心技术、平台框架、技术现状与挑战以及未来展望。报告指出，AI Agent和Agentic AI的发展正在推动人工智能从被...
本文通过九张图详细解释了AI Agent、LLM（大型语言模型）和RAG（Retrieval-Augmented Generation）的工作原理。AI Agent能够理解用户需求并提供帮助，LLM通过大量数据训练生成文本，而RAG结合检索和生成技术，提高信息检索的准确性和效率。这些技术的发展推动了...
本文通过九张图详细解释了AI Agent、LLM（大型语言模型）和RAG（检索增强生成）的工作原理。内容包括Transformer与LLM中的混合专家（MoE）结构、微调LLM的五种方法、RAG与传统RAG的对比、五种常见的Agentic AI设计模式以及RAG的五种分块方法。这些技术原理和工作流程...
Agent2Agent（A2A）协议规范 版本： 0.2.2 1. 简介 Agent2Agent (A2A) 协议是一项开放标准，旨在促进独立且可能不透明的 AI 代理系统之间的通信和互操作性。在一个代理可能使用不同框架、语言或由不同供应商构建的生态系统中，A2A 提供了一种通用语言和交互模型。 本文档提供了 A2A 协议的详细技术规范。其主要目标是使代理能...