下午五点，CI 报了一条失败：test_order_total_rounding 预期得到 19.99，实际得到 20.00。你把任务交给编码 Agent，它很快读了测试、改了一个金额计算函数、又跑了一遍测试。结果第一条测试过了，另外两条折扣测试开始失败。
这时最常见的处理方式，是把报错继续塞回同一 ...
在多智能体（Multi-Agent）概念火爆的当下，许多开源实现的思路异常粗暴：只要遇到复杂任务，就在后台通过脚本启动三个新的 Agent 进程，让它们互相往一个共用的聊天群里发消息。
这种原始的做法很快就会在生产中引发灾难：
权限失控扩散：子 Agent 往往默认继承了父进程的最高系统权限，一旦 ...
当我们的 Agent 团队进化为能够自主抢单的自组织集群后，一个致命的物理瓶颈赫然挡在面前：文件系统踩踏（File Stepping Collision）。
设想 Worker A 正在重构用户鉴权逻辑，Worker B 正在为 API 编写集成单测。如果两者都在同一个物理工程目录下工作：
未提交 ...
你让 Claude Code “把这 146 份 Markdown 都翻译成英文、日文、韩文、法文和西班牙文，再检查链接和代码块”。如果只开一个会话，它当然能做，只是会很慢，而且做到第 30 个文件时，前面哪些完成、哪些失败、哪些需要重试，开始变成一团账。
多数人听到 “多 Agent” 的第一反应 ...
在第 4 篇中，我们引入了 Subagent（子智能体）。但那时的 Subagent 是一次性的临时工：任务派生出去，子 Agent 执行完毕返回纯文本结论后随即被销毁。它没有持久化的团队身份，不能与其他平级 Worker 交流，更无法支持长期跨会话的多方协同。
当面对庞大的工程重构——例如微服务拆 ...
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 ...
在探索多智能体系统（Multi-Agent Systems）的众多思潮中，微软研究院开源的 AutoGen（GitHub 仓库：microsoft/autogen）开辟了一个极具代表性的技术流派：将多智能体协作形式化为“多角色群聊对话”（Conversational Multi-Agent）。
在 ...
在主流大模型厂商竞相推出自家开发套件的背景下，Google 于 2025 年推出了官方智能体开发框架 Google ADK（Agent Development Kit）（PyPI 包名为 google-adk，开源仓库：google/adk-python）。
与 OpenAI 推出的 Agents ...
在一般性的消费级 AI 场景中，智能体偶尔产生轻微幻觉或者忽略某个细节，用户往往可以一笑置之。但在金融、证券、风控与合规审查等企业核心领域，一次事实错误或逻辑遗漏就可能导致严重的决策失误与资产损失。单智能体面对复杂的长篇研报撰写或产业链尽职调查时，极易陷入上下文过载或推理退化。
AgentUnive ...
在多智能体（Multi-Agent）系统的早期探索中，大多数开源框架都倾向于采用“单进程全局状态共享”的模式：所有 Agent 跑在一个 Python 解释器内，通过读取同一个全局列表或字典来同步对话。这种模式在几轮本地对话实验中非常直观，但一旦引入需要独占 GPU 的本地大模型、或者 Agent ...
