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从通用问答到专业实验：AI Agent 的生命科学短板 当前 AI 编码 Agent（Claude Code、Codex、Cursor 等）在写代码、查文档、重构项目方面已经非常熟练，但一旦遇到生命科...
AI Agent 在执行任务时，会继承大量上下文——历史对话、记忆状态、工具调用轨迹。但 Agent 无法在运行前自我审查这些上下文的完整性、一致性和安全性。一个拼凑的记忆摘要、一个过期的手动配置，可...
概述 当你用 AI 编程工具（Claude Code、Codex、Cursor）快速生成了一个 Web 应用——一个数据分析面板、一个 API 服务或一个原型工具——接下来的问题永远是同一个：怎么把它...
用过 Claude Code、Codex 或 OpenCode 的开发者都知道一个痛点：Agent 每次运行都是一个全新的沙箱环境。生成的代码、下载的依赖、中间文件——Agent 退出后全都不见了。下...
你给了 AI 编码 Agent 数据库的访问权限。它很聪明，能帮你写 SQL 查数据、分析业务报表、自动生成 CRUD 接口。但你睡觉的时候，它会不会也执行一条 DROP TABLE 或者把客户的信用...
为什么 AI Agent 需要专业的测试体系？ 传统软件测试的断言方式——输入 X 得到 Y——在面对 LLM 的非确定性输出时彻底失效。同一个 prompt 可能得到不同的回答，而它们可能都是「正确...
把 Agent 应用从 demo 推到生产环境，最难的部分往往不是写 Agent 的逻辑本身，而是路由、编排、可观测性和模型管理这一整套「隐形中间件」。Plano（原名 ArchGW，GitHub 6...
每次打开新的 AI 编码会话，Agent 又忘了刚才的上下文？LLM 调用一次就扔，同样的提示反复扣费？这些问题背后有一个共同的根因：AI Agent 缺乏高效的持久上下文层。 BetterDB 是一...
AI 编程 Agent 在执行命令时，一旦遇到交互式程序就会「卡死」——npm run dev 启动的开发服务器阻塞了后续操作，pdb 调试器停在断点前等待输入，vim 编辑文件时 Agent 完全不...
场景引入 你是一家 SaaS 公司的 CTO，团队分布在三个时区。你需要 AI Agent 来处理客户工单（Zendesk）、生成社交媒体文案（Buffer）、管理 CRM（Salesforce）——...
