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AI 编码 Agent 最大的风险，不是它偶尔写错一行代码，而是它能把“写错”扩大成一次真实的系统操作：读到不该读的目录、改坏工作区，或者把能看到的凭据发送出去。Brig 的思路很直接：把 Agent...
当一个 AI Agent 需要搜索网页、抓取页面、查公司资料或生成媒体时，最容易失控的不是模型，而是工具集成：每接入一个供应商，就要写一套鉴权、请求参数、错误处理和价格记录。换供应商时，Agent 的...
“Neovim for controlling AI agents”很容易让人误以为 Neoswarm 是一个 Neovim 插件，或者是又一个自带模型的 AI 编程助手。实际情况更有意思：它的可执行...
当一个仓库里同时跑 Claude Code、Codex 或其他编码 Agent，最先失控的通常不是模型输出，而是工作现场：每个 Agent 各占一个终端，分支和 worktree 的对应关系只存在于人...
本地运行 Claude Code、Codex 这类编码 Agent 时，真正难整理的通常不是模型选择，而是工作连续性：一个终端窗口里留下了排错过程，另一个窗口创建了待办，几天后的定时任务又不知道该接着...
传统的 AI Agent 架构大多是「对话循环」模式：用户输入 → LLM 推理 → 工具调用 → LLM 输出，整个过程被一个中心化的 chat loop 驱动。这种模式对聊天场景很自然，但当 Ag...
AI Agent 的核心能力不只在于”能对话”，更在于能执行操作——在计算机上运行命令、读写文件、搜索代码、编辑内容、访问网络。这些能力通过工具（Tools） 来实现。 本文带...
AI Agent 的核心能力不只在于”能对话”，更在于能执行操作——在计算机上运行命令、读写文件、搜索代码、编辑内容、访问网络。这些能力通过工具（Tools） 来实现。 本文带...
AI 编码 Agent 正在改变我们写代码的方式，但大多数主流工具都存在一个共同问题：被锁死在某个特定模型供应商。Claude Code 只支持 Anthropic，Codex CLI 只支持 Ope...
如果你同时使用 Claude Code 和 Codex CLI，一定经历过这样的场景：在 Claude Code 中调试完一段逻辑，切到 Codex 想换个思路重构，结果 Codex 完全不记得刚才的...
