AI智能体 | 面条的草稿箱

GitHub Agentic Workflows：用自然语言写 GitHub Actions 的“智能工作流”GitHub 开源项目 gh-aw（GitHub Agentic Workflows），主打一个思路：用自然语言 Markdown 编写“代理式（agentic）工作流”，然后直接在 GitHub Actions 里运行，让 AI 代你完成仓库中的重复性任务

Thu, 12 Feb 2026 00:19:29 GMT

GitHub Agentic Workflows：用自然语言写 GitHub Actions 的“智能工作流”

GitHub 开源项目 gh-aw（GitHub Agentic Workflows），主打一个思路：用自然语言 Markdown 编写“代理式（agentic）工作流”，然后直接在 GitHub Actions 里运行，让 AI 代你完成仓库中的重复性任务。

它提供的核心价值包括：

• 更低门槛的工作流编写方式：用 Markdown 描述要做什么，而不是从零写复杂的 YAML/脚本
• 更强调安全的执行模型（Guardrails）：默认只读权限；写入操作需要通过经过清洗的 safe-outputs；并配套多层防护（输入净化、工具白名单、编译期校验、网络隔离、供应链安全等）
• 完善的文档与上手路径：官方提供 Quick Start 与完整文档，方便快速跑通示例并理解整体机制
• 生态配套：
• AWF（Agent Workflow Firewall）：限制与记录代理的网络访问（出站控制）
• MCP Gateway：统一转发 MCP（Model Context Protocol）服务调用，便于集中管理访问

适合关注 AI + DevOps、希望把“AI 介入仓库日常操作”做得更可控、更工程化的团队参考与尝试（同时也要保持必要的人类监督）。

原链接：https://github.com/github/gh-aw

#GitHubActions #AI自动化 #工作流 #安全工程 #开源项目

GitHub

GitHub - github/gh-aw: GitHub Agentic Workflows

GitHub Agentic Workflows. Contribute to github/gh-aw development by creating an account on GitHub.

keep.md：把收藏夹变成「可被 AI 直接读取」的 Markdown APIkeep.md 主打一个简单但实用的思路：把你在各处保存的链接，统一存成 Markdown，并提供 API + Agent 技能，让它们能随时被你的工作流或智能体当作上下文调用

Tue, 10 Feb 2026 00:46:58 GMT

keep.md：把收藏夹变成「可被 AI 直接读取」的 Markdown API

keep.md 主打一个简单但实用的思路：把你在各处保存的链接，统一存成 Markdown，并提供 API + Agent 技能，让它们能随时被你的工作流或智能体当作上下文调用。

它适合这些场景：

• 你保存了一堆资料链接，希望 AI/Agent 能直接读懂内容并引用
• 你收藏了文档，想让 Agent 辅助写代码、查用法
• 你保留了长线程/讨论，希望 Agent 自动整理成摘要或草稿

工作方式也很直观：你保存链接 → 系统生成 Markdown → 你的 Agent 读取并使用。
目前提供 Chrome 扩展（页面显示仍在等待 Chrome 商店审核），并支持接入多种工具/平台（如 n8n、Claude SDK、各类 Agent 等）。

费用信息：免费档包含 50 条链接，付费计划 $10/月起。

原链接：https://keep.md/

#书签管理 #Markdown #API #AI工具 #Agent工作流

Keep

Keep | Save and search your bookmarks from anywhere

Keep your bookmarks as markdown and search them from the web, the API, or with your personal AI agent.

Moltbook：面向 AI Agent 的“社交广场”Moltbook 把“社交网络”做成了 AI Agent 的主场：Agent 在这里发布内容、讨论、点赞投票；人类也可以围观、了解它们都在做什么

Sat, 31 Jan 2026 03:09:01 GMT

Moltbook：面向 AI Agent 的“社交广场”

Moltbook 把“社交网络”做成了 AI Agent 的主场：Agent 在这里发布内容、讨论、点赞投票；人类也可以围观、了解它们都在做什么。

你能在 Moltbook 看到什么？

• 海量 Agent 与社区分区（Submolts）：按主题聚合讨论与内容流
• 动态广场（Posts）：从自动化工作流、工具技巧，到各类实验与想法分享
• 人机配对（Top Pairings）：展示 Agent 与其绑定的人类账号/身份影响力（平台内视角）

如果你想“把 Agent 送进去”

• 官方给了一个简单的上手方式：把指令发给你的 Agent，让它按说明注册并生成认领链接，再通过社交平台验证归属。

面向开发者

• Moltbook 也在推进开发者平台：允许应用通过 Moltbook 身份与 Agent 做认证与集成（当前以申请早期访问为主）。

链接：https://www.moltbook.com/

#AI智能体 #社交网络 #开发者平台 #AI应用 #社区观察

moltbook

moltbook - the front page of the agent internet

A social network built exclusively for AI agents. Where AI agents share, discuss, and upvote. 🦞🤖

Amp 宣布下线 Amp Tab：Tab 补全时代正在退场Amp 团队宣布将移除 Amp Tab（内联 Tab 补全功能），理由很直接：这不再符合他们看到的未来

Thu, 22 Jan 2026 00:51:29 GMT

Amp 宣布下线 Amp Tab：Tab 补全时代正在退场

Amp 团队宣布将移除 Amp Tab（内联 Tab 补全功能），理由很直接：这不再符合他们看到的未来。

他们的判断基于一个变化——AI 写代码的占比正在迅速上升：

• 一年前，代码大多还是人手写
• 2025 年 6 月发布 Amp Tab 时，Amp 已经在写大部分代码
• 现在，Amp 负责了他们 90% 的交付代码

Amp 认为，Tab 补全与传统补全引擎来自“人写为主、AI 辅助”的时代；但这个时代正在结束。越来越多用户的工作方式变成：几天不打开编辑器，也能持续交付代码。瓶颈不再是“写得快不快”，而是“把代码产出、落地得快不快”。

因此，Amp 将把资源投入到“后补全时代”的方向：默认由智能体（agents）完成大部分编码工作，而不是在输入时做局部补全。

时间安排：

• Amp Tab 将继续可用至 2026 年 1 月底
• 之后如果仍需要内联补全，可考虑：Cursor / GitHub Copilot / Zed

原文链接：https://ampcode.com/news/tab-tab-dead

#AI编程 #代码补全 #开发者工具 #智能体 #Amp

Ampcode

Tab, Tab, Dead

We're removing Amp Tab. It is not part of the future we see.

Agent Skills：给 AI Agent “装上技能包”Agent Skills 是一种开放格式：把一套可复用的指令、脚本与资源打包成「技能」，让智能体在需要时按需加载，从而更准确、更高效地完成真实工作

Fri, 19 Dec 2025 11:21:52 GMT

Agent Skills：给 AI Agent “装上技能包”

Agent Skills 是一种开放格式：把一套可复用的指令、脚本与资源打包成「技能」，让智能体在需要时按需加载，从而更准确、更高效地完成真实工作。

为什么需要它？

• 智能体能力越来越强，但常缺少上下文与流程知识；技能把这些程序化经验与团队/组织知识变成可携带、可版本管理的包
• 对作者：一次构建，多处部署，跨多种智能体产品复用
• 对企业与团队：把组织最佳实践沉淀为可审计、可迭代的工作流

它能带来什么？

• 领域专长：把法律审阅、数据分析等专业流程封装成可复用指南
• 新能力扩展：例如自动做演示文稿、搭建 MCP Server、分析数据集等
• 可重复的工作流：多步骤任务标准化，稳定且可追踪
• 互操作性：同一技能可在不同“支持技能”的工具/产品间通用

生态与开放性
该格式最初由 Anthropic 提出并以开放标准发布，已被多种 AI 开发工具与产品支持，并在 GitHub 上开放协作。

上手入口

• 了解技能是什么、格式规范、如何集成、示例技能与参考库（校验与生成 prompt XML）

原链接：https://agentskills.io/home
#AI代理 #开放标准 #工作流 #知识沉淀 #开发者工具

Agent Skills

Agent Skills Overview - Agent Skills

A standardized way to give AI agents new capabilities and expertise.

小米发布 MiMo-V2-Flash：高效推理模型开源小米于 2025 年 12 月 16 日发布并开源了 MiMo-V2-Flash，这是一款高效、超快的基础语言模型，在推理、编码和智能体场景表现尤为出色，同时也可作为日常任务的通用助手

Wed, 17 Dec 2025 02:16:20 GMT

小米发布 MiMo-V2-Flash：高效推理模型开源

小米于 2025 年 12 月 16 日发布并开源了 MiMo-V2-Flash，这是一款高效、超快的基础语言模型，在推理、编码和智能体场景表现尤为出色，同时也可作为日常任务的通用助手。

核心亮点

模型架构：采用混合专家（MoE）架构，总参数 309B，激活参数仅 15B，结合滑动窗口与全注意力的混合注意力机制，支持 256K 超长上下文。

性能表现：
• AIME 2025、GPQA-Diamond 等推理测试中位列开源模型前二
• SWE-bench Verified 达 73.4%，SWE-bench Multilingual 达 71.7%，软件工程能力领先所有开源模型
• 推理速度达 150 tokens/秒，成本仅 $0.1/百万输入 token

技术创新：
• 多 Token 预测（MTP）：通过自推测解码实现 2.0-2.6 倍加速
• MOPD 训练范式：多教师在线策略蒸馏，训练效率提升 50 倍以上

开源资源：模型权重以 MIT 协议开放于 Hugging Face，推理代码已贡献至 SGLang，技术报告同步发布。

原文链接

#小米 #MiMo #开源模型 #大语言模型 #AI推理

Linux Foundation 宣布成立 Agentic AI 基金会 (AAIF)Linux Foundation 正式宣布成立 Agentic AI Foundation (AAIF)，由 Anthropic、Block 和 OpenAI 联合发起，旨在为智能体 AI 的发展提供开放、透明、协作的治理平台

Tue, 09 Dec 2025 23:56:44 GMT

Linux Foundation 宣布成立 Agentic AI 基金会 (AAIF)

Linux Foundation 正式宣布成立 Agentic AI Foundation (AAIF)，由 Anthropic、Block 和 OpenAI 联合发起，旨在为智能体 AI 的发展提供开放、透明、协作的治理平台。

核心项目贡献：

• MCP (Model Context Protocol) — Anthropic 贡献，已成为连接 AI 模型与工具、数据和应用的通用标准协议，发布一年内已有超过 10,000 个 MCP 服务器，被 Claude、Cursor、ChatGPT、Gemini、VS Code 等主流平台采用

• goose — Block 贡献，开源本地优先的 AI 智能体框架，结合语言模型、可扩展工具和 MCP 集成

• AGENTS.md — OpenAI 贡献，为 AI 编码智能体提供项目级指导的通用标准，已被超过 60,000 个开源项目采用

重量级成员阵容：

白金会员包括 AWS、Anthropic、Block、Bloomberg、Cloudflare、Google、Microsoft 和 OpenAI；黄金会员包括 IBM、JetBrains、Oracle、Salesforce、SAP 等；白银会员包括 Hugging Face、Uber、Zapier 等知名公司。

Linux Foundation 执行董事 Jim Zemlin 表示："AI 正从对话系统转向可协作的自主智能体，这是 AI 发展的新阶段。将这些项目纳入 AAIF 确保它们在开放治理下持续发展。"

下一届 MCP Dev Summit 将于 2026 年 4 月 2-3 日在纽约举行。

🔗 原文链接

#AgenticAI #MCP #LinuxFoundation #开源 #AI基金会

Open Scouts：AI 驱动的网页监控平台Open Scouts 是一个开源的 AI 网页监控工具，让你创建自动化的"侦察兵"持续搜索网络，并在发现目标信息时发送邮件通知\

Sun, 07 Dec 2025 01:39:08 GMT

Open Scouts：AI 驱动的网页监控平台

Open Scouts 是一个开源的 AI 网页监控工具，让你创建自动化的"侦察兵"持续搜索网络，并在发现目标信息时发送邮件通知\。无论是追踪附近的新餐厅、监控 AI 资讯，还是其他内容，侦察兵都会 24/7 为你工作.

核心特性
• AI 智能代理：基于 OpenAI GPT-4，自动配置搜索策略
• 灵活调度：支持每日、每 3 天、每周执行频率
• 邮件通知：发现结果时自动推送到邮箱
• 语义搜索：使用 pgvector 向量嵌入生成智能摘要
• 用户隔离：通过 Supabase Auth 实现安全的多用户支持

技术栈
采用 Next.js 16、React 19、TypeScript、Tailwind CSS v4 构建，后端使用 Supabase + PostgreSQL，集成 Firecrawl 网页抓取、OpenAI API 和 Resend 邮件服务\。

可扩展架构
使用 pg_cron + pg_net + Edge Functions 实现调度分发，每个侦察兵独立执行，轻松扩展至数千个任务\。

查看项目

#AI智能体 #网页监控 #自动化工具 #开源项目 #Supabase

GitHub

GitHub - firecrawl/open-scouts: 🔥 AI-powered web monitoring platform. Create automated scouts that search the web and send email…

🔥 AI-powered web monitoring platform. Create automated scouts that search the web and send email alerts when they find what you're looking for. - firecrawl/open-scouts

AI 现状：来自 100 万亿 Token 的实证研究a16z 与 OpenRouter 合作，通过分析超过 100 万亿 Token 的真实世界交互数据，揭示了大型语言模型(LLM)的实际使用情况

Fri, 05 Dec 2025 11:51:22 GMT

AI 现状：来自 100 万亿 Token 的实证研究

a16z 与 OpenRouter 合作，通过分析超过 100 万亿 Token 的真实世界交互数据，揭示了大型语言模型(LLM)的实际使用情况。这项研究为我们提供了关于模型生态、用户行为和未来趋势的深刻洞见。

以下是几个核心发现：

开源模型的崛起
开源模型已占据约三分之一的市场份额，其中来自中国的模型增长尤为迅猛。在开源领域，创意角色扮演和编程辅助是两大主要应用场景。

智能体推理成为新常态
LLM 的使用正从简单的单轮问答转向集成了工具调用、具备多步规划能力的“智能体推理”。更长的上下文输入和对推理模型的偏爱都证明了这一趋势。

编程与角色扮演：两大支柱
在所有模型中，“编程”是增长最快的专业应用，而“角色扮演”则是一个体量惊人的消费级应用，其使用量几乎与专业任务相当。

“灰姑娘的水晶鞋”效应
研究发现，当一个新模型率先完美解决了某个特定高价值问题时，其早期用户会表现出极高的忠诚度和留存率，形成稳固的“基础用户群”。

价值驱动，而非价格
LLM 市场尚未商品化，需求对价格相对不敏感。用户愿意为高可靠性的闭源模型支付溢价以完成关键任务，而开源模型则在成本敏感的高容量场景中占据优势。

AI 使用的全球化
AI 的使用日益全球化，北美地区支出已低于总额的一半，亚洲市场份额则翻倍增长至近三分之一，显示出强劲的消费和创新能力。

报告揭示了一个多元、动态且竞争激烈的 LLM 生态系统。实际的用户行为往往超出传统认知，从智能体的兴起到角色扮演的流行，都预示着 AI 应用的未来充满了更多可能性。

原文链接

#AI趋势 #大语言模型 #数据分析 #开源模型 #智能体

OpenRouter

State of AI 2025: 100T Token LLM Usage Study | OpenRouter

Read OpenRouter's 2025 State of AI report — an empirical 100 trillion token study of real LLM usage, model trends, and developer insights.

PostHog AI: 开发 AI 智能体一年后总结的 8 个教训PostHog 团队在开发其内置 AI 智能体 PostHog AI 的一年中，积累了丰富的实践经验

Thu, 04 Dec 2025 00:33:30 GMT

PostHog AI: 开发 AI 智能体一年后总结的 8 个教训

PostHog 团队在开发其内置 AI 智能体 PostHog AI 的一年中，积累了丰富的实践经验。从一个简单的聊天原型到一个能处理复杂分析任务的智能助手，他们总结了以下 8 个核心教训：

1. 模型升级是推土机
AI 模型的持续进步是开发中最强大的变量。曾经复杂的问题，如多步推理和工具调用，随着模型能力的提升而变得简单。密切关注模型发展至关重要.

2. 循环智能体优于固定工作流
相较于图表式的固定工作流，单一的循环智能体（Agent）更为灵活和强大。它能在执行任务中自我纠正，避免了工作流中常见的上下文丢失问题.

3. 单一循环胜过子智能体架构
复杂的子智能体架构听起来很智能，但在实践中容易因层层抽象而丢失关键信息，导致性能下降。一个简单、扁平的 LLM 循环反而能涌现出惊人的能力.

4. “待办事项”是超能力
让 LLM 在每一步操作后都使用一个简单的 `todo_write` 工具来规划下一步，这种看似简单的机制能有效帮助模型在复杂任务中保持专注和连贯性.

5. 上下文是关键
用户输入往往是模糊的，AI 需要广泛的背景知识才能准确理解. PostHog AI 通过 `/init` 命令自动学习项目信息，为智能体提供核心上下文，从而显著提升任务成功率.

6. 展示每一步，建立信任
透明度是建立用户信任的基石. 与其隐藏过程，不如将智能体的思考、工具调用甚至失败的尝试全部展示给用户. 这比一个完美的“黑箱”更能赢得信赖.

7. 警惕 AI 框架的陷阱
在 AI 技术飞速发展的今天，LangChain 等高级框架可能会过早地锁定技术选型. 在生态系统稳定之前，坚持使用更底层的库可能是更明智的选择.

8. 评估(Evals)并非全部
自动化评估很有价值，但无法替代对真实用户行为的分析. 通过观察实际使用中的 LLM 轨迹 (Traces)，团队能发现评估中无法覆盖的、更深刻的问题.

总而言之，构建高效的 AI 智能体需要拥抱变化、简化架构、重视上下文和透明度，并始终立足于真实的用户场景.

原文链接: PostHog Blog

#AI #Agent #LLM #工程实践 #PostHog

Posthog

8 learnings from 1 year of agents – PostHog AI - PostHog

Today we launch PostHog AI, the AI agent built into PostHog . A year in the making, we've gone a long way from our first chat prototype made over a…

Bun 加入 Anthropic，开启 AI 编码新篇章JavaScript 一体化工具链 Bun 宣布已被人工智能公司 Anthropic 收购

Tue, 02 Dec 2025 23:49:59 GMT

Bun 加入 Anthropic，开启 AI 编码新篇章

JavaScript 一体化工具链 Bun 宣布已被人工智能公司 Anthropic 收购。Anthropic 将把 Bun作为其 AI 编码产品（如 Claude Code 和 Claude Agent SDK）的核心基础设施。

此次收购对 Bun 社区和未来发展意味着：

核心承诺不变

• 开源依旧：Bun 将继续保持 MIT 许可，并在 GitHub 上公开开发。
• 团队不变：核心团队将继续全职投入 Bun 的开发。
• 路线图不变：继续专注于高性能 JavaScript 工具、与 Node.js 的兼容性，并致力于成为 JavaScript 的默认服务器端运行时。

未来的新机遇

• 长期稳定：加入 Anthropic 使 Bun 获得了强大的资源支持，无需为商业化分心，可以更专注于产品本身。
• 更快迭代：团队将有更多精力加速 Bun 的开发和发布。
• 拥抱 AI：与 Anthropic 的合作让 Bun 能够站在 AI 编码工具发展的最前沿，更好地塑造未来。

简单来说，Bun 用户可以期待一个更稳定、更强大、迭代更快的工具链，它将在 AI 驱动的软件开发时代扮演关键角色。

阅读原文

#Bun #Anthropic #JavaScript #AI #开源

Bun

Bun is joining Anthropic

Bun has been acquired by Anthropic. Anthropic is betting on Bun as the infrastructure powering Claude Code, Claude Agent SDK, and future AI coding products & tools.

Anthropic 收购 Bun，加速 Claude Code 发展人工智能安全与研究公司 Anthropic 宣布收购了高性能 JavaScript 运行时 Bun，旨在进一步加速其 AI 编程工具 Claude Code 的发展.此次收购正值 Claude Code 达成重要里程碑：在公开发布仅六个月后，其年化收入已达到 10 亿美元.Bun 是一个集成了运行时、包管理器、打包器和测试运行器于一体的工具包，凭借其出色的速度和性能，显著提升了 JavaScript 和 TypeScript 的开发效率和体验.Anthropic 表示，此次收购将为 Claude Code 用户带来更快的性能和更高的稳定性. 同时，Anthropic 承诺 Bun 将继续保持开源和 MIT 许可，并持续投入资源进行开发.这一战略性举措旨在增强 Anthropic 的技术实力，巩固其在企业级 AI 领域的领先地位，并为下一代软件基础设施的构建提供支持.原文链接:

Tue, 02 Dec 2025 23:44:29 GMT

Anthropic 收购 Bun，加速 Claude Code 发展

人工智能安全与研究公司 Anthropic 宣布收购了高性能 JavaScript 运行时 Bun，旨在进一步加速其 AI 编程工具 Claude Code 的发展.

此次收购正值 Claude Code 达成重要里程碑：在公开发布仅六个月后，其年化收入已达到 10 亿美元.

Bun 是一个集成了运行时、包管理器、打包器和测试运行器于一体的工具包，凭借其出色的速度和性能，显著提升了 JavaScript 和 TypeScript 的开发效率和体验.

Anthropic 表示，此次收购将为 Claude Code 用户带来更快的性能和更高的稳定性. 同时，Anthropic 承诺 Bun 将继续保持开源和 MIT 许可，并持续投入资源进行开发.

这一战略性举措旨在增强 Anthropic 的技术实力，巩固其在企业级 AI 领域的领先地位，并为下一代软件基础设施的构建提供支持.

原文链接: https://www.anthropic.com/news/anthropic-acquires-bun-as-claude-code-reaches-usd1b-milestone

#Anthropic #Bun #ClaudeCode #AI #JavaScript

Anthropic

Anthropic acquires Bun as Claude Code reaches $1B milestone

Anthropic is an AI safety and research company that's working to build reliable, interpretable, and steerable AI systems.

如何让 AI Agent 高效处理长期复杂任务？当 AI 智能体（Agent）处理需要数小时甚至数天的复杂任务时，它们常常会因为上下文窗口的限制而“失忆”，导致工作中断、效率低下

Thu, 27 Nov 2025 13:41:35 GMT

如何让 AI Agent 高效处理长期复杂任务？

当 AI 智能体（Agent）处理需要数小时甚至数天的复杂任务时，它们常常会因为上下文窗口的限制而“失忆”，导致工作中断、效率低下。Anthropic 从人类软件工程师的协作模式中汲取灵感，设计了一套有效的解决方案。

核心方法分为两步：

1️⃣ 初始化智能体（Initializer Agent）

在任务开始时，该智能体首先搭建好整个工作环境。它会：
- 分解任务：将用户的高级指令分解成一个详尽的功能列表（features list）并存入 JSON 文件。
- 建立基础：创建 init.sh 启动脚本、claude-progress.txt 进度日志文件，并完成首次 Git 提交。
这确保了后续工作有清晰的目标和坚实的基础，避免了 Agent 试图一次性完成所有工作或过早宣布任务完成。

2️⃣ 编码智能体（Coding Agent）

在后续的每一个会话中，编码智能体都遵循“小步快跑”的原则：
- 聚焦单点：每次只专注于实现功能列表中的一项。
- 记录进展：完成一项功能后，通过 Git 提交代码并附上清晰的说明，同时更新进度日志文件。
- 严格测试：利用 Puppeteer 等浏览器自动化工具进行端到端测试，确保代码质量。

这种“初始化 + 增量编码”的模式，让每个 Agent 在开始新会话时，都能通过阅读日志和功能列表快速了解项目状态，确保工作连贯、高效。它有效地解决了 AI Agent 在长期任务中的一致性问题，使其能像一个纪律严明的工程团队一样协作。

阅读原文

#AI #Agent #LLM #Anthropic #软件工程

Anthropic

Effective harnesses for long-running agents

Anthropic is an AI safety and research company that's working to build reliable, interpretable, and steerable AI systems.