接入 Agents API:怎样让一次修复任务有进度、能恢复、可验收
以工单修复服务为例,说明 Agents API 的会话与轮次、事件恢复、Webhook、产物下载和独立验收,避免把结束事件误当作修复成功。
共 66 篇文章
以工单修复服务为例,说明 Agents API 的会话与轮次、事件恢复、Webhook、产物下载和独立验收,避免把结束事件误当作修复成功。
Flowix 把本地 Markdown、notebook 边界、可迁移性、BYOK 隐私边界和 CLI/MCP 串成了一套真正能长期运行的 Agent 上下文系统。
面向自动修复工具的 Skill 防膨胀实践:语义去重、冲突矩阵、badcase 回归、预算阈值、外置参考、人工审批与回滚。
微软 SkillOpt 把 SKILL.md 当作可训练外部状态,用 rollout、反思、受限编辑和验证门禁改进 Agent 行为。
SkillOpt 不是微调模型,而是训练 skill 文档。适合有重复任务、可评分样本和验证集纪律的 Agent 团队。
World Monitor 暴露 MCP、REST API、CLI 和多语言 SDK,关键是权限、错误语义、审计和数据新鲜度。
mattpocock/skills 当前没有 to-prd 目录,但 to-spec/to-tickets 展示了更完整的需求到实现工作流:规格、测试缝、垂直切片和阻塞关系。
数据分析 Skill 的重点不是 pandas 自动化,而是把问题拆解、口径检查、并行分析和结论报告固定成可复用流程。
Vercel Labs 做 Zero,表面上是又一门系统编程语言。真值得看的不是“它要不要挑战 Rust、Go、Zig”,而是另一个问题:如果代码的主要生产者、调试者、修复者越来越多地变成 Agent,编程语言和编译器该不该换一套默认设计。 Zero 的答案很直接:让能力显式,让诊断结构化,让内存和依赖可预算,让修复动
Cursor 这次把 Composer 2.5 推出来,最容易被传播的说法是“性能打平 Opus,价格便宜一大截”。这话有传播力,但更值得看的是另一件事:AI Coding 工具正在把模型供应链往自己手里收。 过去 Cursor、Copilot、Cognition、OpenClaw、Claude Code 这类产品的
把 VPS、家里的 NAS 和笔记本接入同一个 tailnet,分别设置设备访问、子网路由、出口节点与 SSH 权限,并用 Serve 访问本机服务。
支付宝把 Agent to Agent 交易摆到台前,最值得看的不是“普通人靠 AI 服务被动赚钱”这种副业叙事。 这个说法太轻,也容易把事情带偏。真正的变化在于:当 Agent 开始替人搜索、比价、下单、调用服务,支付就不能只停留在“人点按钮确认付款”的老流程里。服务要能被 Agent 发现、调用、计费、结算,还要有
Bytebot 不是又一个“浏览器自动化插件”。它把 Agent 放进一台容器化 Linux 桌面里,让模型直接面对屏幕、文件、浏览器、办公软件和命令行。这个方向更有意思的地方,不是“说一句话让 AI 点鼠标”这么热闹,而是 Agent 的运行环境开始从聊天框,往一台可隔离、可观察、可接管、可持久化的工作站迁移。 这
open-slide 上手:让 AI Agent 写 PPT,关键不是模板,是把幻灯片变成代码工程 PPT 这件事,最耗人的常常不是“写什么”,而是“怎么摆”。标题大一点还是小一点,图表往左还是往右,代码块会不会挤爆一页,配色有没有跑偏,改三轮之后版式还在不在。 Marp、Slidev、Reveal.js 已经把“用代
把 Claude Code 装在自己电脑上,适合“坐在桌前写代码”。但真正想让 Agent 干活,问题很快就变成另一种:人不在电脑前怎么办?浏览器登录态怎么保留?任务跑到一半遇到 2FA 或验证码怎么办?手机上能不能只发一句话,让它继续处理? bux 解决的正是这个缝隙。它不是另一个浏览器自动化框架,也不是给 Clau
产品演示视频最烦人的地方,不是录屏。录屏只是一秒钟按下按钮。真正花时间的是后面那串碎活:哪里该放大,光标要不要美化,背景怎么包装,要不要加字幕,GIF 和 MP4 分别怎么导出,录完看起来会不会像临时糊弄出来的素材。 Recordly 这类开源工具需要纳入评估,不是因为它“免费平替 Screen Studio”。免费只是入
Karpathy 把 Software 3.0 说清楚之后,很多人第一反应还是落在“以后是不是不用写代码了”。这个问题问得太早,也太浅。更值得看的是:软件的接口正在换人。 Software 1.0 的接口给程序员用,核心是编程语言、函数、类型、测试和部署。Software 2.0 的接口给训练系统用,核心是数据集、损