TRANSMISSION LOG / 003
用写作让证据可检查。
关于 Agent 搜索、协作记忆、产品方法与系统实践的双语记录。
AI Agent 的防御性工程，是怎么一步步长出来的？
兼容层、全量测试、迁移框架和免责声明并不天然多余。问题是 AI Agent 怎样把未来风险提前做成当前工作，以及我们怎样用可达证据判断去留。
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Stop That Shit 与 AGENTS.md 有什么区别？
Stop That Shit 与 AGENTS.md 的区别在于当前任务授权与长期仓库约定；本文说明 Skill、Guard、插件安装、SHIT 缩写和已知局限性。
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只让 Codex 导出一个文件，它却多做了一份 SHA-256
从一份无人读取的 .sha256 出发，说明 AI Coding Agent 的过度工程如何发生，以及怎样用消费者、下一步动作和 Stop Ladder 判断一项工作该不该做。
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我的 AI 自进化系统每天都在空转，而 cron 报告一切正常
一次对 AI 自进化管线空转问题的完整诊断——616 个积压 session、被反复扫描的 watchdog、以及一个让知识库停止增长三天的隐藏 bug。
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2026 年怎么选 AI Agent 框架，先分清框架、平台、运行时和工具层
LangGraph、OpenAI Agents SDK、CrewAI、AutoGen、Google ADK、Dify 与 DeepSeek Harness 应该怎么选？本文不按 Star 排名，从控制流、状态恢复、审批、部署和工具边界给出决策路径。
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下一代 Agent Harness 也许不该有一个永远不能被替换的核心
DeepSeek Harness 已采用 MIT 开源。它把模型适配器、工具注册、会话日志，连 Agent Loop 也放进插件边界。本文沿官方代码拆解这种设计的价值、代价与当前限制。
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MCP 工具输出太大怎么办？先别截断，正常路径 Token 减少 76%
MCP 工具目录和大结果为什么挤占上下文？本文拆解渐进式发现、一次上游调用和可逆结果交付，并用 24 项任务与 8000 行压力测试说明 76% Token 减少何时成立。
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2026 AI Agent 生态全景调研：从框架到平台到搜索
GitHub 热门 Agent 框架、2,781 个 MCP Server、封闭/开源产品全景图、以及一个被忽略的痛点：Agent 搜索。
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2026 中文 AI Agent GitHub 项目观察，Star 快照与生态分层
截至 2026 年 8 月 14 日，OpenClaw、Dify、MetaGPT 等中文背景或中文生态 Agent 项目在 GitHub 上有多少 Star？本文给出带日期的项目快照，并解释这些数字能说明什么。
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让 AI 整理 Agent Skills：为什么正确结果可能是零删除
一轮 Curator 检查了 73 个活跃 Skills 的候选集，最终零合并、零归档。本文解释固定保护、完整阅读、运行前备份和可恢复归档为何比删除配额更重要。
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Stars 不是采用：我如何监控开源 MCP 的增长与搜索质量
开源 MCP 项目如何同时监控 GitHub、npm、克隆、搜索质量与内容发现？这篇实践记录解释为什么这些信号必须分开，并保留每条链路的失败状态。
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Agent Search 不只是搜索 API：一套面向 AI Agent 的评估框架
如何评估 Agent Search？本文用查询契约、多源路由、失败可见性、证据预算、可复现性和运营边界给出检查清单，并以 Agent Search MCP 为案例。
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我给 GPT‑5.6 Sol 一个 2500 行的项目，让它全重构。261 个文件后……
用 OpenAI 旗舰模型重构 Agent Search MCP v3.2 的真实记录——什么干得好、什么翻车了、29,000 行 AI 辅助代码变更长什么样。
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免费 Tavily 替代：用 Agent Search MCP 做 AI 网页搜索
想找免费 Tavily 替代？Agent Search MCP 是一个免费优先、自托管的 MCP 网页搜索路由器，默认支持中英文零密钥来源，并返回紧凑、可追溯的多源证据。
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MCP Slim Guard Alpha：减少 76% MCP Token，并保留精确恢复
从工具发现、一次上游执行到 read_result 恢复，记录 MCP Slim Guard Alpha 的交付机制、24 项任务基准和当前 Host 支持。
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被 You.com 选中的 MCP 搜索服务器：一次意外的市场验证
You.com 扫描了 93 个 AI Agent 项目推广搜索 API，agent-search-mcp 在 MCP 搜索品类中胜出。一次推广 bot PR 如何变成了意外的架构认可和市场定位报告。
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沉默的 Job：如何设计一套不会产生假阳性的系统巡检体系
一次系统审计发现 37 个 cron job 中有 2 个从未成功运行、4 个从未触发、每天收到同一组假阳性告警。这不是运维事故统计——这是我们自己的系统。本文记录如何用组件声明式检查 + Dead Man's Switch 重建巡检架构，从源头消除假阳性。
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Trace → Fix → PR：构建 Agent 自修复管线的三个阶段
从 PostHog Self-driving mode 获得灵感，在 baby-harness 中实现了一个三阶段闭环：trace 错误模式检测 → 自动生成修复 → 提交 GitHub Draft PR。记一次从产品思路到代码落地的完整过程。
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给 AI Agent 设计的项目文档模板：Agent Workspace RefArch 实战
AGENTS.md + HANDOVER.md + 三层架构 + ARID 原则。Anthropic 的渐进式披露、OpenAI 的 agents.md、加上我们自己的上下文工程实践——揉到一起就是一份给 AI Agent 读的项目文档标准。
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让 AI 团队持久协作：Maker/Checker 架构的生产级实践
MetaGPT 之后，除了对话式的多 agent 协作，还有另一种模式——持久化 Maker/Checker 团队。Pi 写代码、Hermes 编排审查、技能跨项目积累。L3 质量门禁、缺陷模式库、Checker 自我校准——这套我们跑了 2 个完整 cycle 后的真实数据。
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把 275 份文档喂给 AI Agent：知识库结构设计实战
给 AI Agent 准备知识库 ≠ 把文档扔进向量数据库。270+ 文档、6 个 bundle、16 种类型——我如何设计一套 AI 自己能导航的知识体系，以及过程中学到的组织原则。
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QQ 机器人大升级：免费接入 LLM，让群聊 Bot 真正听懂人话
受够了群聊机器人的智障回复？从 NapCatQQ 到 LLM Agent，手把手教你搭一个有人格、有记忆、能联网搜索的 QQ AI Bot。完全开源免费。
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AI Agent 自进化实战：196 次会话 → 自动化技能提取
你的 AI 会从错误中学习吗？完整拆解一套自进化管线：轨迹挖掘、并行分析、技能固化。从 196 次会话到自动提效，无 GPU 也能跑。
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对抗式 Reviewer：让 AI 审计 AI 的系统设计
介绍一套 3-Persona 对抗审查系统——用 Saboteur / New Hire / Security Auditor 三个角色协同审计 AI 生成的代码和技能，配合强制发现、交叉升级、假阳性三层过滤机制。附 131 个 skill 的实战审计数据。
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Agent 自进化的生物学启示：从 MAP-Elites 到免疫记忆
调研生物学、物理学、数学中可借鉴的进化概念——Baldwin 效应、MAP-Elites、免疫系统、自由能原理、新奇性搜索——以及如何将这些机制落地到 AI Agent 自进化系统中。附 EvoMap 案例剖析和最新论文解读。
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对抗审查 + Property-Based Testing：让 AI 帮你找代码里的逻辑 bug
把 Anthropic 的 agentic-pbt 研究整合进我们的对抗性代码审查体系：用 Hypothesis 自动推导 invariant 并搜索反例，补上安全/设计/运行时审查看不到的纯逻辑 bug。
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给 Agent 知识库换个标准格式：OKF 转换实战
Google 刚发了 Open Knowledge Format (OKF) v0.1。我用了两天，把自己 270 份知识文档全部转了过去。这篇文章是转换过程中的真实体验——踩了什么坑，哪些是白送的，以及我为什么觉得这个格式值得一试。
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Agent 自进化：从半年实践到 Trajectory Mining Pipeline
一篇经验文章，记录我们在 Hermes Agent 体系中实践自进化的过程：从 8 篇论文调研到 4-Agent pipeline 落地，从两条路线之争到 Executor-Curator 分离架构，从 196 个 session 聊天记录到自动提取 intelligence 的完整链路。
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AI Agent 搜索引擎选型指南：Brave vs Tavily vs Exa vs DDG 到底怎么选
Agent 每次任务都要搜几十次。选错搜索引擎，每个月多花几百刀。本文对比 8 个主流搜索 API，从定价到痛点到选型建议。
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Claude Tag 给 AI 编码助手上了三堂课：Ambient、Memory、Identity
Anthropic 刚发布的 Claude Tag 不只是又一个 Slack bot。它的三个核心设计理念——主动感知、上下文积累、身份隔离——同样可以搬进本地编码 Agent。本文分享我的实战方案。
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我给 AI Agent 装了一套「记忆系统」：从 ACE 论文到生产级闭环
如果你的 AI 编码助手每次新 session 都像得了失忆症——不知道上次做到哪、不记得踩过的坑、不更新自己的技能库。我用一个周末，基于两篇顶会论文，给 Hermes Agent 搭了一套完整的上下文工程系统。成果：skills 描述缩减 84%，16 个 cron job 全自动运行，5 个 draft skill 自动生成。
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MCP 搜索生态深度分析：为什么 2,781 个 Server 里免费的没有一个好用
分析了 100+ MCP 搜索 Server——付费的体验好但贵，免费的要么质量差要么不稳定。这个市场缺口恰恰是最大的机会。
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Agent 的 RAG 不只是向量搜索：混合检索架构实践
Skill 检索本身就是一个 RAG 系统——用检索到的 skill 增强 agent 的生成能力。本文拆解双路混合检索的实现与取舍。
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AI Agent 的失忆症：每个新 session 都要重新认识你的项目
> Claude Code / Codex / Cursor 每次启动都是一张白纸。这不是模型不够强，是你没有给它一套「上下文工程」机制。三层架构 + 生命周期 hooks，让 agent 带着记忆工作。
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Skill-MAS 读后：你的技能系统离「自动进化」还差几步
arXiv 2606.18837 告诉我们：Meta-agent 的编排能力可以写成一份可自动进化的技能文本。而我们手上已经有 56 个 skill、一套 compound-system、若干个 agent 框架——这张牌怎么打。
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让 Agent 技能自动进化：失败驱动 + 模式提取，告别手动维护
56 个技能、384 维语义检索、失败自动降权——构建一套无需 GPU、能自我进化的 Agent 技能系统。SkillRL 论文思想的轻量落地实践。
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Agent Search MCP：AI Agent 的免费多源搜索引擎
AI Agent 的免费搜索引擎——7 引擎聚合、多源验证、Token 优化、内置安全。从零到 v2.1.0 的架构设计与实现全貌。
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构建 Baby Harness：自进化的 AI Agent 任务框架
为什么写一个轻量级自治 Agent 框架，以及它的架构设计全貌——零外部依赖，1500 行 Python，16 个模块，148 个测试。
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给 Hermes Agent 装上「外挂系统」：记忆系统与 Skill 系统的深度改造
一套完整的 AI Agent 记忆管理 + Skill 自进化 + 自动化维护的实践记录。不改 Hermes 核心代码，通过外挂插件让 Agent 越用越聪明。
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像训练神经网络一样训练 Agent 技能：SkillOpt 集成实践
将微软 SkillOpt 与 Hermes Agent 集成的完整实践
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Vercel eve：当 Agent 不再是代码，而是一个目录
深度拆解 Vercel 新发布的 AI Agent 框架 eve 的设计哲学——为什么它把 Agent 定义为文件系统而非代码 API，以及这与其他主流框架的根本差异。
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Golden 数据驱动的自动评测管线
> 自动评测是优化的基础——没有评测，优化就是盲人摸象。
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从规则到混合 ML：SAG 自动调参与优化器实践
> SAG 检索有 7 个超参数，手动调参不现实。我们用三层递进式优化解决这个问题。
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