现如今,AI Agent 已经能够自主处理非常多重复和复杂的任务,并且越来越多的企业也正在构建和部署 AI Agent。就在刚刚过去的 Google Cloud Next 2025 大会上 Google 宣布了全新的 Agent2Agent (A2A)协议。这是一个开放的 AI Agent 协议,目的是为了建立 AI Agent 框架之间的联系,实现安全高效的协作。
什么是 AI Agent
[[AI Agent]] 是一个能自主感知,并进行决策,执行任务的智能系统,核心是利用 AI,尤其是大语言模型 LLM,完成复杂任务,模仿人类的智能行为。
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Trellis:让 AI 编码代理真正投入生产的框架
最近我一直在思考一个问题:AI 编码工具越来越多,但为什么每次切换工具或开启新会话,都感觉像是从零开始?我用 [[Claude Code]] 写了一段时间,又想试试 [[Gemini]] CLI,但每次都要重新解释项目背景、编码规范、当前任务进度。这种重复性的”上下文喂养”工作,慢慢变成了一种隐性负担。
tiptop:用图表重新定义命令行系统监控
最近在排查一台服务器的性能问题时,我习惯性地打开了 [[htop]],盯着那一列列滚动的数字,试图从里面读出 CPU 负载的变化趋势。说实话,数字本身没什么问题,但当你需要判断”过去几分钟内 CPU 是否有明显的周期性抖动”时,一屏幕的百分比实在不如一条折线来得直观。就在那个时候,我发现了 tiptop 这个工具,用了之后感觉有点相见恨晚。
Claude Code /goal:让 AI 自主持续工作直到达成目标的新命令
用 [[Claude Code]] 写代码时,一直有一个令人微妙不适的摩擦:每当 Claude 完成一轮工作,控制权就回到了我这里,我需要再次发出指令,告诉它”继续”“再检查一遍”“还有这个文件没改”。对于那种需要跑很多轮才能完成的任务——比如把一个模块从旧 API 迁移到新 API 直到所有测试通过,或者逐文件重构某个目录直到符合统一规范——这个”人类中继”的环节就显得相当机械,本质上我只是在不停地按确认键。