多个 AI Agent 同时工作时,谁来接住它们的问题?Plannotator Inbox 实战
当 AI 编程 Agent 只运行几分钟时,把问题直接显示在终端里很自然。但现在的任务越来越长:一个 Agent 在跑测试,另一个在改前端,第三个还在等待你决定 API 方案。人不可能一直盯着三个终端...
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AI Agent 的长期记忆通常只是一些 Markdown 笔记、Git 仓库里的文件,或者自托管 Mem0 的数据。它很方便,却也带来一个容易被忽略的问题:你知道记忆现在是什么,却未必知道它何时、为...
当 AI 编码 Agent 从“本机终端里的一个进程”变成多个工作区、多个节点和多个会话后,真正麻烦的往往不是模型能力,而是管理:哪个容器正在运行?某个会话卡在哪里?远程机器上的代码是否已经产生改动?...
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AI 编码 Agent 能快速修改代码,但留下的往往只有 diff:它为什么加了缓存?为什么把重试次数设成这个值?如果几天后再看提交记录,单靠代码通常很难还原答案。wy 是一个运行在终端中的实验性 R...
AI 编程 Agent 能读代码,却不一定能看到线上事故的完整上下文:某个崩溃影响了多少用户?从哪个版本开始?堆栈里哪些帧属于自己的代码?如果工程师还要手动打开 Crashlytics、复制错误信息,...
很多 AI Agent 项目解决的是“如何调用模型”,但真正长期运行时,开发者还要面对记忆、权限、定时任务、文件访问和多用户隔离。Aura 是一个用 Go 编写的本地优先、自托管 Agent 平台:运...
AI Agent 并不一定要运行在高端手机、云服务器或桌面电脑上。一个只有数字键盘、约 48 MB 内存的 Nokia 110 4G,也可以通过反向工程和极简工具调用逻辑,完成问答,并操作手机自身的功...
很多 AI Agent 的“记忆”都藏在服务商的数据库里:能不能导出、换模型后是否还能读取,往往要看产品接口。DaiDocs 走的是另一条路线:把对话历史和代码上下文保存为本地纯文本文件,让记忆可以被...
AI 编码工具最让人焦虑的不是“今天用了多少”,而是“这周还够不够用”。面板显示已经使用 16%,看起来很安全;但如果计费周期才过去 10%,你其实已经在超前消耗。Pacer 是一个面向 macOS ...