AI已融入供应链的几乎所有解决方案中，成为提升销售额和利润率、同时引发人们浓厚兴趣的手段。在竞争日益激烈的环境中，许多企业为抢占先机或保持竞争力，纷纷急于采用AI技术，但有时方式过于表面、效果不佳，最终未能创造真正的价值。例如，在供应链应用领域，只有一小部分AI应用能通过显著的投资回报率创造真正的价值，AI已成为现实，但许多解决方案无法有效满足企业需求，更不用说克服实际的供应链挑战了，因此，关键是

内置的四个不够用怎么办？写一个 YAML 配置文件。# 放在项目根目录的 .claude/agents/ 下，Claude Code 会自动加载# 也可以放在 ~/.claude/agents/ 实现跨项目复用专注于代码质量审查的专家 agent。适合在 PR 合并前对具体文件做深度审查。当你需要检查安全漏洞、性能问题或代码规范时，@code-reviewer 它。# 系统提示决定了这个 agen

仓库名叫 openai/codex-plugin-cc，owner 是 OpenAI，发布时间是 2026 年 3 月 30 日。但这个插件不是给 Codex 用的——它是一个。OpenAI，给竞争对手 Anthropic 的产品发布了一个官方插件。把自家的 Codex，主动送进了对手的生态里。我想了一会儿，这件事比表面看起来复杂得多。

这个项目目前还在评审修复阶段，有些P0问题正在处理。但核心代码已经就绪，go build可以通过编译。「一个50,000+行、六层架构、有完整工程流程的Go项目，可以由AI Agent团队从0到1交付。不是Demo，是实际的软件工程。AI写代码这事已经不新鲜了，但让一群AI Agent像真实团队一样分工协作、互相评审、迭代修复——这件事还有很多可以探索的空间。

不要陷入重复造轮子（手写 API 对接、写死板的提示词）的泥潭。

先用 30 秒搞清楚它是怎么工作的。每个自定义 Agent 是一个.md文件，放在特定目录下。（配置元数据）和当 Claude 判断当前任务适合委托给某个 Agent 时，它会启动一个独立的 context window，加载这个 Agent 的 system prompt，然后让这个 Agent 独立完成任务并返回结果。独立 context：Agent 有自己的 context window，不

这里最值得注意的是，权限系统、hooks、扩展能力、内置工具、MCP 工具、子代理、会话存储，并不是零散功能，而是被组织进一套层次化结构里的。Claude Code 的答案不是只给一种插件接口，论文总结了它的四类扩展机制：MCP、plugins、skills、hooks，而且这四类东西并不是平铺的，它们分别插在 agent loop 的不同位置上。它们分别处理不同问题：有的针对单条工具输出太长，有

企业AI计划的重点正从数据的存储、处理和迁移，转向确保数据无论在何处使用，其含义都保持一致。若要让大语言模型理解特定企业的细微差别和具体细节，这一点至关重要。沃尔玛最近宣布终止与OpenAI的合作，不再借助ChatGPT助力购物，就是一个典型案例。依靠大语言模型抓取沃尔玛的产品数据，再从中推断含义，结果导致出现幻觉和客户体验不佳，使用该服务的购物者转化率比使用沃尔玛自有网站的购物者低了三倍。倘若智

AI正迈入新阶段，过去十年，企业主要聚焦于预测分析和自动化领域——利用机器学习模型对数据进行分类、检测模式并改进决策，如今，一种新范式正崭露头角：自主式AI，即能够自主执行任务并协调复杂工作流程的系统。然而，尽管AI智能体发展迅猛，但这一术语的使用却往往较为宽泛。许多企业将任何由AI驱动的自动化都称为“智能体”，即便其仅执行单一功能。随着企业向大规模部署自主系统迈进，亟需一个更清晰的框架来理解这些

企业搭建多智能体（Multi-agent）系统架构时，极易掉进追求复杂设计的泥潭。抛弃对华丽架构的盲目崇拜，精准匹配业务场景与系统智能体之间的上下文边界，才是让项目顺利落地的唯一法则。Anthropic发布多智能体协作模式指南，为你拆解了多智能体协同的五大基础模式，带你清晰看透它们的运转机制、适用场景与潜在隐患，帮你为团队挑选出最务实的解决方案。