导读：本文详细描述了 Agent Orchestrator（AO）开源 18 天后的发展历程：一个由 AI agent 构建的 TypeScript 系统，已获 3800+ GitHub Star，通过自改进循环（如 agent 修复 bug 并生成 PR）实现迭代，作者分享了与 OpenClaw 的集成，使 agent 管理从桌面仪表板转向 Telegram 实时交互。重连，失败，重连，失败。所

iii 提供浏览器 SDK，所以某个人笔记本上的一个 tab 可以注册 functions，参与实时发现，调用后端 functions，也可以被后端 functions 调用。iii 下的是另一个赌注：正确的 primitives，也就是 worker、trigger、function，足够小，也足够通用，所以“什么能参与这个系统？添加一个 worker。它可以是对 function 的直接调用，

现在他每天只需工作 2-3 小时，而不是 8 小时，其余时间都在休息，而系统自动运行并为他赚取了 28,000 美元的被动收入。Andrej Karpathy 是全球最具影响力的 AI 研究员之一，他记录了 LLM 在编写代码时最常犯的错误：过度设计、忽略现有模式、添加不必要的依赖项。他只是花了一个晚上进行了正确的设置，现在他的系统在替他工作，而他在享受生活。数周的自定义智能体系统搭建工作、独立的

我看着 X 时间线上大家聊得热火朝天，又是各种新东西，又是 Mac Mini 狂热潮，自己坐在那里一头雾水，但我确实很想参与进去。我用这个 Agent 在网上搜索相关研究和新闻，也会让它处理一些很简单的事情，比如“唉，今晚该做什么晚饭”，因为我吃的每一餐都要自己做。我会说，这个 Agent 反而最让我“惊讶”，因为我是在一个很小的本地模型上跑它。写到这里时，我觉得接下来还要让它提醒我检查坐姿（过去

我对 GitHub 的爱超过了一个人对一件东西应有的爱，所以我对它生气。你知道吗，我开始做 Vagrant，也就是我第一个成功的开源项目，很大程度上是因为我希望它能帮我得到一份 GitHub 的工作？在我第一次公开演讲 Vagrant 时，我才 20 岁，我开玩笑说：“如果它够好，也许 GitHub 会雇我！几个月来，我们一直在讨论并制定离开 GitHub 的计划，而这篇博客文章是一周多以前写好的

缺乏统一的度量体系和方法，我们难以区分AI写的代码和人工编写的代码，难以客观评估AI投入的实际产出，更无法系统化地优化使用策略。“让AI编程可追踪、可量化，通过自动记录与分析，助力团队清晰度量AI价值，提升产能。除了开发部分，本项目全流程使用AI参与：包括系统设计、数据分析、测试、文档，全与AI协作完成。结合GitLab提交数据，我们可以和AI生成的代码做对比，就可以精确计算出AI生成代码占比。A

我们在代码库中内置了一个 BigQuery 的“技能 (Skill)”，团队里的每个人都直接在 Claude Code 里运行分析查询。中开启 “Explanatory”（解释性）或 “Learning”（学习）输出风格，让 Claude 在进行代码变更时，详细说明背后的**“为什么”**。如果你也想摆脱繁琐的微观管理，实现从“手动撸码”到“系统指挥”的飞跃，这 10 条来自创始团队的一手秘籍，将

跨沙箱边界的通信需要基础设施。Ben Guo 补充了关于将 Agent 运行时与沙箱运行时分离的最后一点好处：“我们选择了模式 2（基于你提到的原因），但也为了准备未来，届时在 GPU 机器上运行 Agent 运行框架（harness）可能是有意义的，总体感觉持久化沙箱和推理框架之间的环境需求将会分化。你的 Agent 在本地（或你的服务器上）运行，当它生成需要执行的代码时，它会调用沙箱提供商的

导语：计算机硬件在飞速发展，数据规模在急速膨胀，但是数据库仍然使用是十年以前的架构体系，WiredTiger 尝试打破这一切，充分利用多核与大内存时代，开发一种真正满足未...

今年，大模型的竞赛终于翻开了新的一页。大模型从卷文本长度、语言模型主导、聚焦认知层面的“上半场”，进入了多模态模型、注重商业模式和场景应用的“下半场”。大模型正在掀起一场“诸神之战”，然而不少企业都被卡在关键一步，那就是落地。为了能够帮助更多的企业了解大模型技术，将其应用到实际工作中，由msup举办的的2024年A2M人工智能创新峰会将于6月28-29日在上海明捷万丽酒店盛大举行。本届峰会，组委会