合集-Open Agent SDK
摘要:layout: post title: "Open Agent SDK (Swift):用原生 Swift 构建 AI Agent 应用" date: 2026-04-18 15:00:00 +0800 categories: tech description: "Open Agent SDK 是一
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摘要:layout: post title: "深入 Open Agent SDK(一):Agent Loop 内核——从 prompt 到多轮对话的完整运转机制" date: 2026-04-22 16:00:00 +0800 categories: tech description: "分析 Open
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摘要:本文是「深入 Open Agent SDK (Swift)」系列第二篇。 上一篇分析了 Agent Loop 的运转机制,其中有一个环节是"执行工具"——LLM 说"我要调 Bash",SDK 就真的起一个进程跑命令。但这背后的工具系统远不止"调个函数"那么简单。34 个内置工具怎么组织?怎么从 L
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摘要:本文是「深入 Open Agent SDK (Swift)」系列第三篇。 上一篇看了 SDK 内置的 34 个工具——文件读写、Bash 执行、代码搜索,覆盖了常见的开发场景。但 Agent 的能力不可能只靠内置工具撑满。你需要连接数据库、调用企业 API、操作内部系统——这些事情需要一个标准化的接
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摘要:本文是「深入 Open Agent SDK (Swift)」系列第四篇。 单个 Agent 再强,也只是一个执行者。真实的开发任务往往是多步骤、多角色的:先有人探索代码库,有人设计方案,再有人写代码、跑测试。一个 Agent 单干,上下文容易膨胀,效率也上不去。 Open Agent SDK 从三个
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摘要:本文是「深入 Open Agent SDK (Swift)」系列第五篇。 Agent 不只是一次性问答工具。真正有用的 Agent 要做到三件事:记住上下文(上次聊到哪了)、控制权限(哪些操作能做)、审计行为(谁在什么时候干了什么)。Open Agent SDK 用四个子系统来覆盖这些需求——Ses
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摘要:本文是「深入 Open Agent SDK (Swift)」系列第六篇(完结篇)。 一个 Agent 不应该绑定单一 LLM 提供商。不同任务适合不同模型——简单问题用便宜模型,复杂推理用贵模型,有些场景甚至需要本地模型。而且运行时的需求也在变化:用户可能中途要求更深度的思考,可能发现预算快用完了需
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摘要:本文是「深入 Open Agent SDK (Swift)」系列番外篇。 前七篇文章从各个子系统分析了 Open Agent SDK 的设计。但 SDK 写得好不好,最终得放到真实项目里验证。这篇文章记录我把 SDK 集成到一个开源 macOS 原生 Agent 应用——Motive——的完整过程:
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