在构建自主 Coding Agent 的过程中，一个不可逆的物理规律是：Agent 运行的轮次越多，messages 消息数组就会越发庞大。
设想主 Agent 正在执行重构任务，期间需要确认：“当前仓库采用的单测框架是 jest 还是 vitest？”为了得出这个结论，Agent 可能需要依次读取 ...
核验范围：本文阅读的是 affaan-m/ECC 的 v2.0.0 标签，重点核对 README.md、.claude-plugin/plugin.json、hooks/README.md、skills/continuous-learning-v2/SKILL.md 和 the-shor ...
在掌握了 Agent 核心循环与文件操作工具后，Agent 已经能够完成“读取文件 A 并修复某行报错”这类简单的单步任务。
但一旦进入真实软件工程场景——例如“为系统增加 JWT 鉴权功能”，任务通常涉及读取配置、编写鉴权中间件、修改登录路由、补充单测并更新文档。在多达十几轮的工具调用后，没有规划 ...
在上一篇中，我们通过一个极简循环和一个 bash 工具跑通了 Agent 的最小可运行闭环。
在日常使用中，很多人会产生疑问：既然 Bash 本身就是图灵完备的万能工具，直接让大模型通过 cat、sed、echo 完成所有文件操作不就行了吗？为什么专业的 Coding Agent 还要费尽周折地实现 ...
在探讨复杂的自主智能体架构时，我们很容易被多角色对话、规划图、记忆网络等概念裹挟。但如果剥去所有外层的花哨包装，Agent 的物理内核其实就是一个受控的循环语句。
大语言模型本身具备强大的代码推理能力，但它没有双手，碰不到现实世界——它既不能读取磁盘文件，也不能运行单测，更看不到标准错误输出（std ...
市面上的大多数 AI 辅助编码工具，要么停留在编辑器侧边栏的“聊天窗口”，要么过度包装成庞大而黑盒的框架。每当模型陷入幻觉、重复执行错误命令或陷入死循环时，开发者很难穿透厚重的抽象层去排查问题。
Claude Code 作为业界公认工程完成度极高的终端 Coding Agent，其核心理念却出奇地纯 ...
在掌握了 Agent Loop 状态机、MCP 工具协议、ContextEngine 记忆调度和 Git Worktree 隔离之后，如何将这些底层积累转化为在技术面试或实习答辩中的核心竞争力？
随着大模型框架的泛滥，面试官最反感的是只背诵提示词套路、盲目调用外部打包库的“调包侠”。在面试中，能否清 ...
在理解了 Agent Loop、工具并行调度、上下文压缩与多智能体隔离的底层原理后，最扎实的进阶方式就是亲自动手组装一个属于自己的独立 Coding Agent。
本节我们将借鉴 Pi 的分层架构与 OpenClaw 的长期记忆哲学，从克隆运行时、定制模型提供商、编写领域工具、接入外部记忆，一直到集 ...
