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很多 Agent 原型的问题不在于模型不会调用工具，而在于工程边界太松：依赖藏在全局变量里，工具参数落到 map[string]any，模型换一次就要重写一遍适配层，测试还必须真的请求远端 API。G...
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AI 编码 Agent 最让人不安的时刻，不是它报错，而是它自信地说“已经完成，所有测试都通过”，你却没有第二份证据。Agent 的总结来自它自己的上下文；如果某个子 Agent 失败、测试命令返回非...
很多浏览器 Agent 的演示都很顺：打开一个临时浏览器，搜索网页，再把结果整理出来。但一旦任务需要登录企业后台、读取已经打开的页面，或者在提交表单前让人确认，问题就出现了：Agent 使用的是另一套...
很多浏览器 Agent 的演示都很顺：打开一个临时浏览器，搜索网页，再把结果整理出来。但一旦任务需要登录企业后台、读取已经打开的页面，或者在提交表单前让人确认，问题就出现了：Agent 使用的是另一套...
当 AI 编码 Agent 能一次生成数百行代码，真正稀缺的往往不是“写出来”，而是让人快速理解：它为什么这样设计、改动影响了什么、哪些决定是 Agent 自己做的。Whiteboard 选择了一个很...
让 Claude Code 或 Codex 重构项目，最烦的并不总是模型出错，而是电脑先睡着了。合上 MacBook 盖子去喝杯咖啡，Agent 可能随之暂停；Windows 的空闲睡眠也会让一段需要...
AI 编程 Agent 的成本，往往不是一次回答决定的。它会读取文件、运行测试、分析错误、修改代码，再重复几轮；真正消耗预算的是这些连续的中间步骤。把所有请求都交给最强模型当然简单，却会让大量“读日志...
AI 编程工具提高了代码产量，却也让审查变得更费眼：一次重构可能移动了函数、替换了表达式，还顺手改变了缩进。传统的逐行 diff 往往把整段代码标成删除和新增，审查者很难快速分辨“代码真的变了多少”。...
AI Agent 最危险的时刻，往往不是回答错一个问题，而是它自称“完成”了一个不能省略步骤的流程：研究报告少查了一个来源，CVE 分析跳过了复核，或者 Jira 工单已经写入，却没人知道中间哪些工具...
