我把多 Agent 协作搬进 Hermes Kanban,才发现群聊派活真的不够用了
大家好,我是孟健。 这几天我最大的感受:多 Agent 协作真正难的,不是让它们动起来,是让任务别丢。 我最近在跑一条做站流水线。 从市场调研、关键词规划、PRD、定价、合规、文案、设计、前后端开发、
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把 Claude 与 Codex 的代码审查、修复和复审流程串成自动化闭环,减少手动复制,让 AI 协作更顺手。
PyTorch KernelAgent 源码解读 ---(5)--- Dispatcher 0x00 概述 0x01 Dispatch Kernel Agent 的作用 1.1 整体功能 1.2 与系
真实文档里 30%–50% 的信息藏在图片和表格里,文本 RAG 完全看不到。三条处理路线:OCR/解析提取后文本化(最成熟)、CLIP 多模态 Embedding(图文同一向量空间)
最近安装的三个实用 Skill,WeRead 负责读取书架、笔记和阅读数据,IMA 负责管理笔记与知识库,Kimi WebBridge 负责操作真实浏览器。
概述 在通过Agent Basic和LangGraph的学习,就可以通过看真实的系统来学习生产级的Coding Agent 那么在这篇文章中主要通过阅读真实场景的源码,去理解生产级的Coding Ag
AI全栈前端实战|DeepSeek + CC插件,1小时产出高质量外卖App落地页 先看结果:基于 React + TypeScript + Tailwind CSS + Framer Motion,
Antigravity 还没有被谷歌放弃,我很开心! 但是安装了全系列 3/4 的软件之后,我又要骂娘了。后面好不好我们先不管,先骂了再说。 安装 3 个软件,出现了 3+ 的错误! Antigrav
你有没有想过一个问题:ChatGPT 和 Claude Code,用的都是前沿的大模型,为什么体验完全不一样? ChatGPT 你问一句它答一句,聊完就完了。Claude Code 你说一句"帮我重
claude-plugins-official 是 Anthropic 官方维护的 Claude Code 插件目录,包含 30+ 内部插件,LSP 语言服务器、PR 评审工具包、Git 工作流等
一、问题:AI Agent为什么需要身份? 目前大多数AI Agent的状态是这样的: 一次任务结束,经验就散了 提示成功了,接下来还是从零开始 特工很有用,但没有公开履历 换了一个环境,就像换了一个
# 用 GitHub spec-kit 做 Spec-Driven Development:从需求到代码一条线 上周接了个小项目,照片管理工具,功能不复杂:相册按日期分组,支持拖拽排序,图片瀑布流预