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 ...
核验范围：本文固定分析 obra/superpowers v6.1.1，重点阅读了 README、hooks/session-start、skills/using-superpowers/SKILL.md、skills/brainstorming/SKILL.md、skills/test ...
在构建企业级智能体或研发辅助 Agent 时，团队往往会面临一个典型的困境：随着业务能力的增加，团队希望让 Agent 既精通数据库慢查询排查，又精通 Kubernetes 资源发布，还熟悉前端代码审查规范。
传统最直接的做法，是把所有业务 SOP、接口文档和编码规范全部堆进全局的 System P ...
写在前面：这篇文章想解决什么我读 Hello-Agents 第四章 时，第一次把 ReAct、Plan-and-Solve、Reflection 放在一起看。它们很容易被讲成三个漂亮的流程图：一个边做边想，一个先规划，一个做完复盘。可是真正开始写 Agent，或打开 Codex、Claude Cod ...
