面条的草稿箱

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    告别反爬攻防：Personal Agent Protocol 试图规范 AI 智能体与企业的连接如今越来越多人开始借助个人 AI Agent（智能体）处理日常琐事，但现状往往面临两难：要么企业将智能体视为爬虫直接拦截，要么智能体接管用户账号进行高风险的“全权模拟操作”，双方陷入无休止的防爬与伪装博弈

    告别反爬攻防：Personal Agent Protocol 试图规范 AI 智能体与企业的连接

    如今越来越多人开始借助个人 AI Agent（智能体）处理日常琐事，但现状往往面临两难：要么企业将智能体视为爬虫直接拦截，要么智能体接管用户账号进行高风险的“全权模拟操作”，双方陷入无休止的防爬与伪装博弈。

    为了打破这种非黑即白的僵局，Personal Agent Protocol（简称 Poppy） 提出了一个全新的开放协议标准，让企业与各类个人智能体能够安全、合规地协作。

    💡 核心特性：

    • 细粒度权限控制：告别“要么完全封禁，要么全权放开”，支持按场景梯次授权（例如：公开搜索无需登录、查看订单需登录、扣款结算需二次确认）。
    • 标准化的服务发现与认证：企业只需在站点配置 /.well-known/poppy.json，Agent 即可自动识别支持的接口；认证采用标准 OAuth，用户直接在官方页面授权，无需向 Agent 共享密码凭据。
    • 多通道统一交互：不仅支持传统 API 和 MCP，还兼顾网页浏览与智能体间会话（Agent-to-Agent），单次签名会话即可串联完整任务流。

    当个人智能体从“暗中爬取”转为“持证上岗”，用户能更安全地自动化繁琐事务，企业也能拥有清晰的访问控制与审计能力。

    https://personalagentprotocol.org/

    #AI智能体 #开放协议 #人工智能 #自动化
    Personal Agent Protocol
    Personal Agent Protocol
    One standard for every company and every personal agent. Personal agents discover participating companies, sign users in, and get things done through APIs, web pages, and company agents.

    AI智能体开放协议人工智能自动化

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    AI 时代给年轻开发者的六条建议：写代码已经不够了有人问资深工程师 Matthias Endler，今天会给年轻开发者什么建议

    AI 时代给年轻开发者的六条建议：写代码已经不够了

    有人问资深工程师 Matthias Endler，今天会给年轻开发者什么建议。他的回答出人意料——几乎与代码无关。

    学会做产品。 即使 LLM 能写大部分代码，市场仍然需要能理解用户需求、设计方案、根据反馈迭代的人。这项能力不随技术更替而贬值。

    学会学习。 当信息唾手可得，真正稀缺的是批判性思维和基于数据做决策的能力。理解底层原理，远胜于死记硬背和简单的模式匹配。

    学会沟通。 能把想法讲清楚、能激发他人协作的人，影响力是成倍放大的。别做独狼。

    成为问题解决者。 当所有人都用同样的工具时，拉开差距的是你解决问题的速度和质量。选一个问题，深入领域，建立快速反馈循环，不断迭代。

    拥有不止一项技能。 只会写代码的人很容易被替代。把编程能力和你真正感兴趣的领域结合起来——比如健身、金融、教育——这会大幅缩小你的竞争圈。好奇心驱动的探索比纯靠意志力更持久。

    本质上什么都没变。 上一代人或许仅凭编码能力就能找到工作，但最优秀的开发者从来都不只是写代码。工具变强了，意味着"写代码"本身不再是护城河，你必须锻炼其他肌肉。

    🔗 https://endler.dev/2026/advice-to-young-developers/

    #开发者成长 #AI时代 #职业建议 #软技能 #产品思维
    endler.dev
    Advice to Young Developers
    Advice to Young Developers
    Someone recently asked me what advice I’d give …

    开发者成长AI时代职业建议软技能产品思维

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    让 AI 也能做出极简可爱的吉祥物：IP as Logo Skill为产品设计一个辨识度高、圆润可爱的 IP Logo 往往需要多次打磨

    让 AI 也能做出极简可爱的吉祥物：IP as Logo Skill

    为产品设计一个辨识度高、圆润可爱的 IP Logo 往往需要多次打磨。开源项目 ip-as-logo-skill 为具备生图能力的 AI Agent 提供了一套结构化的设计规范，帮助你一键生成可以直接商用的极简 IP 角色。

    🌟 核心亮点

    • 严控设计复杂度：遵循极简与微拟物（Neo-skeuomorphism）美学，主体由 4~7 个基础圆形几何构成，默认采用「2 种 IP 主色 + 1 种纯色背景」的三色搭配。
    • 精心调校的构图：角色默认从左下角或右下角探出并占据画面 85%~95%，避免传统居中构图的呆板感。
    • 标准化的生图流程：Agent 会先梳理产品背景并提供 3 种设计方向，确认后一次性生成 6 张不同构图的独立高清候选图，无需繁琐调试提示词。
    • 纯净的 Prompt 策略：提示词专注描述画面视觉元素，不包含 “logo/icon” 等干扰词，充分释放图像模型的生成质感。

    🛠️ 兼容性与安装

    支持 Codex、豆包、Coze、Manus、YouMind、Gemini Apps、Replit Agent 等支持图像资产输出的 Agent 环境。

    通过 Agent Skills CLI 一键安装：

    npx skills@latest add s1dashu/ip-as-logo-skill


    项目采用 MIT 协议开源，生成内容均可免费商用。此外，作者还提供了免费的在线图库 ipaslogo.com，无需配置即可直接下载现成素材。

    🔗 项目地址：https://github.com/s1dashu/ip-as-logo-skill

    #开源项目 #AIAgent #Logo设计 #AI生图 #设计工具
    Ipaslogo
    IP as Logo Skill
    Browse and download free mascot logos made with IP as Logo Skill.

    开源项目AIAgentLogo设计AI生图设计工具

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    Cloudflare 推出 Kitesurf：专为 AI Agent 打造的轻量级浏览器传统的浏览器（如 Chromium）是为人类设计的，包含了大量 AI 并不需要的组件（如标签页、主题、平滑滚动等），这使得它们非常消耗内存和计算资源

    Cloudflare 推出 Kitesurf：专为 AI Agent 打造的轻量级浏览器

    传统的浏览器（如 Chromium）是为人类设计的，包含了大量 AI 并不需要的组件（如标签页、主题、平滑滚动等），这使得它们非常消耗内存和计算资源。为了解决这个问题，Cloudflare 团队基于其 Workers 平台构建了一款专门针对 AI 代理（Agent）的新型浏览器——Kitesurf。

    核心亮点：

    • 专为 AI 优化：抛弃了人类才需要的视觉与交互开销，专注于 Token 数量、上下文窗口、可扩展性以及成本。
    • 极致的资源节省：与 Chromium 相比，在执行网页截图和 HTML 提取等常见任务时，Kitesurf 的 CPU 占用减少了 3 倍以上，内存占用减少了 4 到 7 倍，大幅降低了运行成本。
    • 构建在边缘网络：完全运行在 Cloudflare Workers 之上，利用 Rust 编译的 Wasm 模块和 Dynamic Workers 技术，实现极高的隔离性与无状态运行。
    • 兼容现有工具：支持 CDP（Chrome DevTools Protocol）协议，你可以直接配合 Puppeteer、Playwright 以及各类 MCP 客户端使用。

    虽然目前 Kitesurf 的首帧渲染时间比 Chromium 稍慢（约 1.7 倍），且暂不支持 WebGL、视频播放等复杂功能，但对于高并发的网页内容提取、截图及自动化任务，它是一个极具性价比的轻量化选择。

    Kitesurf 目前已在 Browser Run 开放免费 Beta 测试，并计划在成熟后开源。

    https://blog.cloudflare.com/kitesurf/

    #Cloudflare #AIAgent #浏览器 #开发者 #技术资讯
    Cloudflare Blog
    Introducing Kitesurf: The agent-first browser that runs in V8 isolates on Cloudflare Workers
    Introducing Kitesurf: The agent-first browser that runs in V8 isolates on Cloudflare Workers
    We should be giving all agents tools that excel at what’s important for an AI model. Kitesurf is Cloudflare’s new stateless, highly scalable, and cost-effective web browser that runs entirely on top of Workers and was designed specifically for the Agentic…

    CloudflareAIAgent浏览器开发者技术资讯

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    深入浅出 Chrome DevTools Protocol (CDP)：浏览器自动化的幕后功臣当你在 Chrome 中按下 F12 打开开发者工具，查看网络请求、调试 JS 代码或模拟手机时，你是否好奇过这个面板是如何与浏览器核心进行通信的？答案就是 CDP（Chrome DevTools Protocol，Chrome 开发者工具协议）

    深入浅出 Chrome DevTools Protocol (CDP)：浏览器自动化的幕后功臣

    当你在 Chrome 中按下 F12 打开开发者工具，查看网络请求、调试 JS 代码或模拟手机时，你是否好奇过这个面板是如何与浏览器核心进行通信的？

    答案就是 CDP（Chrome DevTools Protocol，Chrome 开发者工具协议）。它是所有 Chromium 系浏览器（包括 Chrome、Edge、Brave、Arc 等）对外的控制接口。无论是开发者面板本身，还是 Puppeteer、Playwright 等自动化测试框架，甚至是最新的 AI 浏览器 Agent，底层都依赖 CDP。

    什么是 CDP？

    CDP 是一个基于 JSON 的通信协议，通常通过 WebSocket 传输。它将浏览器的控制权划分为多个不同的“域”（Domains）：

    • Page：负责控制页面导航、截屏等。
    • Network：观察和拦截网络请求与响应。
    • Runtime：执行 JavaScript 代码并获取控制台输出。
    • Input：模拟底层的鼠标、键盘和触摸输入。
    • Target：发现并连接到不同的页面、Iframe 或 Service Worker。

    为什么直接操作原生 CDP 非常困难？

    虽然发送 JSON 指令看起来很简单，但维护浏览器状态却极其复杂：

    1. 动态生命周期：页面导航会销毁旧的 JavaScript 执行上下文并创建新的上下文。一旦发生跳转，之前的对象 ID 和引用都会失效。
    2. 多进程架构（Site Isolation）：为了安全，浏览器会将跨站点的 Iframe 放在不同的渲染进程中。在 CDP 中，这意味着它们会被作为不同的 Target 暴露，你需要自己管理复杂的 Session 树。
    3. 协议演进快：CDP 的方法会随着 Chromium 的更新而频繁变动，维护兼容性成本极高。

    因此，在实际开发中，更推荐使用 Playwright 或 Puppeteer 这样成熟的库。它们帮我们处理了繁琐的等待、定位和生命周期管理，只在需要更底层能力时才向外暴露 CDP 会话。

    理解 CDP 的工作原理，能让我们在构建浏览器自动化工具或浏览器 AI Agent 时，做出更合理的架构设计。

    原文链接：https://x.com/kylejeong/status/2078196340216185127

    #浏览器自动化 #Chrome #CDP #开发者工具 #Web开发
    X (formerly Twitter)
    Kyle Jeong (@kylejeong) on X
    How Agents actually use your browser: A guide to CDP (Chrome DevTools Protocol)

    浏览器自动化ChromeCDP开发者工具Web开发

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    GitAgent：用 Git 仓库定义 AI Agent 的开放标准AI Agent 框架百花齐放，但每个框架都有自己的结构，Agent 定义无法跨平台复用

    GitAgent：用 Git 仓库定义 AI Agent 的开放标准

    AI Agent 框架百花齐放，但每个框架都有自己的结构，Agent 定义无法跨平台复用。GitAgent 提出了一种框架无关、基于 Git 的 Agent 定义标准——克隆一个仓库，就能获得一个 Agent。

    核心理念

    • Git 原生：版本控制、分支管理、Diff 比较、协作能力开箱即用
    • 框架无关：通过适配器导出到 Claude Code、OpenAI、CrewAI、Cursor 等任意框架
    • 合规就绪：内置 FINRA、美联储、SEC 等金融监管合规支持
    • 可组合：Agent 之间可以继承、依赖和委托

    怎么用？

    一个仓库只需两个文件即可成为 Agent：

    • agent.yaml：清单文件，定义名称、版本、模型、技能、工具等
    • SOUL.md：身份文件，定义人格、沟通风格和价值观

    可选添加 RULES.md（硬约束）、DUTIES.md（职责分离）、skills/（技能模块）、workflows/（工作流）等目录，按需扩展。

    亮点设计

    • 12 种架构模式：包括人类审批（Human-in-the-Loop）、Agent 版本管理、分支部署、Agent Fork 与混用、CI/CD 集成、生命周期钩子等
    • 职责分离（SOD）：定义角色权限和冲突矩阵，确保关键流程不被单一 Agent 端到端控制
    • SkillsFlow：用 YAML 定义确定性多步工作流，支持步骤依赖和模板数据流
    • 11 个导出适配器：覆盖 system-prompt、Claude Code、OpenAI、CrewAI、Cursor、Lyzr 等主流平台

    快速开始

    npm install -g gitagent
gitagent init --template standard
gitagent validate
gitagent export --format system-prompt


    项目目前已获 1.1k Star，MIT 开源协议。

    🔗 https://github.com/open-gitagent/gitagent

    #AIAgent #GitAgent #开源 #Agent标准化 #框架无关
    GitHub
    GitHub - open-gitagent/gitagent: A universal git-native AI agent framework. Your agent lives inside a git repo — identity, rules…
    GitHub - open-gitagent/gitagent: A universal git-native AI agent framework. Your agent lives inside a git repo — identity, rules…
    A universal git-native AI agent framework. Your agent lives inside a git repo — identity, rules, memory, tools, and skills are all version-controlled files. - open-gitagent/gitagent

    AIAgentGitAgent开源Agent标准化框架无关

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    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

    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

    小米MiMo开源模型大语言模型AI推理

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    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

    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

    AgenticAIMCPLinuxFoundation开源AI基金会

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