一个产品如果有清晰的接口、稳定的权限边界、可回传的状态、可追踪的日志、可积累的记忆，并且能被 Agent 编排进更大的任务里——它就具备了在 AI 时代存活的基因。想象一下：未来你手里不是一个 AI 助手，而是一组 Agent——有的擅长信息检索，有的擅长数据分析，有的擅长内容生成，有的擅长流程执行。反过来，如果一个产品只有好看的界面，但没有标准化的能力输出，它在 Agent 时代可能会被绕过——

参考 Hermes 的 Skill 规范，我提炼出完整的创建工作流：。在研究它的过程中，最让我眼前一亮的，是它的。「把这套机制从 Hermes 中"解耦"出来，变成一个独立的、可移植的 Skill」AI Agent 的未来，不应该是"更大的模型"或"更多的工具"，而是。

Dify Plugin Daemon 是一个用 Go 语言编写的服务，负责管理插件的完整生命周期。它支持三种不同的运行时模式，每种模式针对不同的使用场景进行了优化。这种多运行时架构设计使 Dify 能够灵活适应不同的部署场景和开发需求，同时保持了统一的插件开发体验。本地运行时是生产环境的默认模式，通过子进程方式启动插件，使用标准输入输出进行通信。无服务器运行时支持将插件部署到 AWS Lambda

是一个 Kubernetes 原生的 AI Agent 框架，它将 Agent 定义为 Kubernetes CRD（Custom Resource Definition），让用户可以像管理 Deployment 一样管理 Agent。这不是简单地"把 Agent 跑在 K8s 上"，而是深度融入 Kubernetes 的资源模型，让 Agent 天然具备云原生基础设施的所有能力。本文档阐述 Ka

随着 AI 智能体（AI Agent）的兴起，让 AI 具备执行代码的能力已成为刚需。无论是数据分析、自动化脚本还是工具调用，代码执行能力极大扩展了 AI 的边界。通过学习 Dify-Sandbox 的实现，我们可以为自己的 AI Agent 构建一个既功能强大又安全可靠的代码执行环境。「如何在允许 AI 执行任意代码的同时，防止恶意代码破坏系统？为例，深入剖析如何构建一个生产级别的安全代码沙箱。

Streamable HTTP 不是新的网络协议，而是 MCP 规范定义的一种使用模式——用 HTTP POST 发送请求、用 SSE 接收响应和通知、消息格式为 JSON-RPC 2.0。Prompt 用于 UI 展示和用户直接选择，不需要经过 LLM 理解意图，更直接、准确、省 Token。MCP Server 返回每个工具的参数 Schema，会构建到 LLM 的 Prompt 中。调用 M

是目前业界最成熟的基于 Firecracker microVM 的 AI 代码执行沙箱平台，被 Perplexity、Manus 等知名 AI 产品采用。通过本文的架构解析和业务示例，开发者可以快速将 E2B 集成到自己的 AI 应用中，为 AI 智能体提供安全、强大的代码执行能力。E2B 维护了一个 Firecracker 的 Fork 版本：github.com/e2b-dev/firecra

CLI-Anything 做了一件看起来简单但极其深远的事：它让"AI Agent操控真实专业软件"这件事，从"理论上可行"变成了"一行命令就能用"。装上这个元技能后，你的 Agent 不需要知道"要用什么CLI"，它会自己去 CLI-Hub 浏览目录，找到合适的工具，自动安装，然后使用。但在我看来，这些更像是"当前阶段的限制"而非"根本性缺陷"——模型能力在快速提升，逆向工程工具在进化，迭代优化

一个产品如果有清晰的接口、稳定的权限边界、可回传的状态、可追踪的日志、可积累的记忆，并且能被 Agent 编排进更大的任务里——它就具备了在 AI 时代存活的基因。想象一下：未来你手里不是一个 AI 助手，而是一组 Agent——有的擅长信息检索，有的擅长数据分析，有的擅长内容生成，有的擅长流程执行。反过来，如果一个产品只有好看的界面，但没有标准化的能力输出，它在 Agent 时代可能会被绕过——

如果没有 KV Cache，模型每生成一个新 Token，就得把之前所有 Token 的 K/V 重新算一遍——这显然是巨大的浪费。DeepSeek 能做到 64 Token 的细粒度，很可能是因为它的硬盘缓存架构允许维护更大的索引空间，而内存缓存受限于 RAM 容量，不得不用更粗的粒度来控制开销。三个问题，就是 30 万 Token 的输入费用。传统的内存缓存，用户中午问完问题，晚上再来问，缓存