GitHub 36.7K+ Star！1100 + 大厂认证 AI 技能库，Agent 有一线工程经验
让 Cursor、Copilot、Claude 直接拥有一线团队工程经验现在做开发，不管写 Java、Go 还是前端。 AI 编码工具已经成为日常标配。Cursor、Claude Code、GitHub Copilot 极大解放了重复样板代码的工作量。
Agent越做越多，人反倒更忙了，真正难的地方在哪
最近网上总在聊Super-agent，有人说谁抢了先，有人说谁慢了半步。我看热闹看了几天，觉得比时间先后更值得问的是：它为什么现在出现，又能不能真的用起来。毕竟架构图谁都能画，难的是落到日子里。我先说个自己的感受。我同时开过几个AI窗口写东西，一个查资料，一个改句子，一个排格式。
一个CEO如何领导1800人和5000个Agent？
当大多数人还在追问“AI能做什么”时，明略科技创始人、CEO兼CTO吴明辉，已开始探索一个更深层的问题:AI能让组织变成什么?
开源桌面Agent，选型先看技术路线
随着 AI Agent 技术的发展，开源桌面 Agent 正在成为开发者和技术团队关注的一个方向。相比传统 AI 聊天工具，桌面 Agent 更关注如何让模型与真实电脑环境连接，通过文件访问、工具调用、代码执行和任务规划，完成具有实际操作需求的工作。
都靠人盯窗口，Agent再强也忙不过来，问题出在哪
我前阵子才想明白，Agent用不起来，很多时候不是模型不够聪明，而是每件事都得人先打开窗口、发任务、再盯着。人一多事就乱，窗口一多也盯不过来。真正要改的，是把任务起点从人身上挪到信号上。我后来把Agent重新想了一遍。它不是聊天框，也不是更聪明的脚本。
同样用一个模型，为什么有的公司的 agent 更好用？
差别出在哪里，LangChain 的联合创始人兼 CEO Harrison Chase 在伦敦的 Interrupt 大会开场时，用一整场的时间回答了这个问题。
刚刚，DeepSeek 开源新 Agent 架构：可接 Github 和飞书，研究让 AI 自己接活
作者｜冬梅 当 AI 已经能够独立写代码、修复 Bug，甚至连续工作几个小时，人类为什么反而越来越忙了？这可能是今年 AI Agent 领域一个颇为矛盾的现象。过去，程序员需要亲手编写代码。
手机自己点 App 的 Agent 火了，能交付的那批差这 4 步
从这条开源安卓 Agent 视频拆起：把「能演示」变成「能交付」，靠的是契约、工具边界和集群分工一条「让手机自己操作 App」的开源安卓 Agent 视频，这两天在 B 站被反复转。点进去看，评论区最热的不是技术细节，全是同一句话：这东西我能不能也让自己的手机干点活。
刚刚，DeepSeek重磅开源：Agent底座架构！
要知道，此前不少人还在等DeepSeek推出传闻中的「dsh dot」，结果这次先等来了一篇面向工程实践的架构思路探讨——
Agent 执行代码：沙箱边界从进程挪到工作区
结论：隔离强度早就够用，缺的是授权的单位一个能写代码的智能体，和浏览器里跑的脚本，威胁模型有三处不同。输入不可信，因为工具返回值、网页正文、文件内容里都可能夹着指令。输出可执行，因为模型生成的是要交给解释器的一段程序。