暂无搜索历史
::: info适合读者:在用 OpenClaw,或正在设计 OpenClaw / Claude Code 类 Agent 记忆层的开发者:::
如果你已经在用 Codex,装 oh-my-codex 之前最好先把一件事想清楚:
Anthropic 工程团队最近发了一篇文章,题目叫《Effective harnesses for long-running agents》。
如果你已经在用 Claude Code、Codex、OpenClaw 这类 CLI Agent,应该很快就会碰到一个共同问题:
我平时用 Claude Code,会话一长,最容易冒出来的问题其实都和“状态不够直观”有关:
如果你最近一直在折腾 Claude Code、Codex 或 OpenClaw 这类 Agent,很容易遇到一个问题:
不要每次提问时都重新从原始资料里发现知识,先把知识整理进一套持续维护的 wiki。
做 Agent 系统时,最容易混在一起的不是模型和工具,而是“多智能体”这个词本身。
第一个坑,是信息太碎。今天在推文里看到一个 skill,明天在 Reddit 里看到一个 hook,后天又有人发了一个 orchestrator。你知道这些东西...
晚上 11 点,你没有继续盯着 loss 曲线,也没有再手动改超参数,而是把一个 Agent 扔进仓库里,让它自己去做这件事:
前段时间连续写了几篇 Claude Code、Codex 这类 coding agent 的用法和进阶配置,这次补一篇 Claude Code 接国产模型的配置...
很多人把 Claude Code 当成一个终端里的 coding agent,但从这批源码材料看,它更接近一套分层完整的本地 agent 运行时。
如果你在部署大模型时遇到过推理速度慢的问题,那你大概率已经听过 KV Cache。
OpenAI 最近发了一篇工程文章,题目是 Harness engineering: leveraging Codex in an agent-first wo...
为什么 Claude Code、Codex CLI 比直接用聊天界面强大得多?答案藏在 Agent 架构里。
GitHub Copilot Applied Science 团队的实践:5 人、3 天、11 个 Agent、+28,858 行代码。
来源:TechCrunch, The Verge, Hacker News, GitHub Trending | 编译日期:2026-03-18
原文链接:https://writings.hongminhee.org/2026/03/legal-vs-legitimate/
原文链接:https://www.kapwing.com/blog/learnings-from-paying-artists-royalties-for-ai...
原文链接:https://mondayleftovers.com/p/no-it-doesnt-cost-anthropic-5k
暂未填写个人简介
暂未填写技能专长
暂未填写学校和专业
暂未填写个人网址