05 2026 档案
摘要：
这期播客主要聊了 Bub 是什么、它和普通聊天机器人/Agent 框架有什么不同，以及它背后的 Tape 记忆机制和插件化设计。
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这期播客主要聊了 Bub 是什么、它和普通聊天机器人/Agent 框架有什么不同，以及它背后的 Tape 记忆机制和插件化设计。
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摘要：
它们合在一起，回答的是同一个问题：AI 怎么从“回答当前问题”，变成“参与长期工作”。RAG 让它会查资料；Agentic RAG 让它更会查资料；Memory 让它能带着过去的上下文继续工作。
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它们合在一起，回答的是同一个问题：AI 怎么从“回答当前问题”，变成“参与长期工作”。RAG 让它会查资料；Agentic RAG 让它更会查资料；Memory 让它能带着过去的上下文继续工作。
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摘要：
我们要做的 Skill 叫 Skill Forge。它的用途不是处理某个具体业务任务，而是帮助我们创建、改进和检查其他 Skill。
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我们要做的 Skill 叫 Skill Forge。它的用途不是处理某个具体业务任务，而是帮助我们创建、改进和检查其他 Skill。
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摘要：
它们合在一起，回答的是同一个问题：AI 怎么从“回答当前问题”，变成“参与长期工作”。RAG 让它会查资料；Agentic RAG 让它更会查资料；Memory 让它能带着过去的上下文继续工作。当这三者组合起来，AI 才更像一个长期协作的助手，而不只是一个每次都要重新介绍背景的聊天窗口。
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它们合在一起，回答的是同一个问题：AI 怎么从“回答当前问题”，变成“参与长期工作”。RAG 让它会查资料；Agentic RAG 让它更会查资料；Memory 让它能带着过去的上下文继续工作。当这三者组合起来，AI 才更像一个长期协作的助手，而不只是一个每次都要重新介绍背景的聊天窗口。
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摘要：Claude Code 的推广不只是工具问题，也是一件工程组织问题。配置、权限、流程和责任人都明确了，开发者才更容易把它真正用进日常工作里。
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摘要：整体来看，OpenAI 内部使用 Codex 的方式并不复杂。一般是用在边界比较清楚、可以验证、可以 review 的工程任务里：读懂代码、做迁移、补测试、查性能问题、生成初始实现，或者处理一些暂时不想打断当前工作的零散任务。
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摘要：今天来解读下论文「Is Grep All You Need? How Agent Harnesses Reshape Agentic Search」。论文的作者们均来自 PwC U.S. 的 AI 研究团队，研究方向偏企业内部 AI 工程与 Agent 应用。这个背景也解释了为什么这篇论文没有只停留
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摘要：这期的 News 有点像开发者版“工具和玩具一起上线”。 工具这边，大模型和 AI 编程产品还在继续更新：Cursor 发布 Composer 2.5，Warp 开始支持自带推理接口，OpenAI 给 Codex 加了 Appshots，Qwen 也发布了面向 Agent 时代的新模型；开源社区里，
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摘要：当 Agent 完成任务所需的连续步骤变长时，AI Agent 的训练和执行会出现什么变化，以及如何降低这种长链路（多步骤）带来的结果不稳定。
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摘要：用户要的往往不是一个标准答案，而是一种判断、一种情感陪伴，甚至是一种选择确认。这也给 AI 带来了一个新问题：当用户带着情绪和立场来求助时，是应该安慰，还是应该反驳？
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摘要：有开发者把马斯克、巴菲特、大神 Karpathy，还有一些知名博主的工作方法，做成了可以直接在终端（比如 Claude Code）里调用的 Skill。
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摘要：只要你和现在的 AI 工具交流，无论是 Codex、Claude，还是 ChatGPT、DeepSeek、豆包，你应该都注意过一件事：它并不是一次性把完整答案吐出来，而是一个字接着一个字，慢慢形成一行字，再逐渐生成一整段话，直到所有结果都返回完毕。 而你看到的第一个 token，往往要等一会儿才出现
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摘要：上周，Google Cloud / Gemini 工程师 Addy Osmani 写了一篇文章，题目叫《Agent Harness Engineering》。 只看标题的话，Harness Engineering 这个话题其实已经不算新鲜了。从年初到现在，Harness Engineering 这个
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摘要：上周技术圈的信息挺杂，但有几条线索值得放在一起看。 一边，AI 产品继续往具体工作流里走：Claude Code 开始支持 Agent View，OpenAI 把 Codex 带到移动端；另一边，开发者社区继续整活：有人给 Claude Code 做实体旋钮，有人做 Claude 用量桌面仪表盘，还
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摘要：不知道你平时用的 IDE 是什么？小七的工程师同事有在用 Vim 的，也有 Emacs 党，IntelliJ 全家桶也有人在用，用得最多的可能是 VS Code。只要代码能写好、工具链能跑通，似乎大家没有必要使用同一个 IDE。 Google 早年也是如此。在 Google 工作了 13 年（201
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摘要：前些日子，Codex 里出现了一个新命令：/goal。可能已经有小伙伴用上它了。 Goal 的使用方式很简单：在 prompt 开头输入 /goal，再告诉 Codex 你希望它完成什么目标。接下来，Codex 就会围绕这个目标持续循环，直到它认为目标已经完成。 Goal 模式不是普通的一轮对话，也
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摘要：大模型预训练的开销非常高，这已经不是新鲜事。随着模型规模的不断扩大，训练数据需求会持续增加，训练周期和算力成本也越来越难以忽视。因此，过去一两年，LLM 研发团队一直在尝试提升 LLM 预训练的效率。 相关方法大致可以分为三类： 从模型结构入手，比如 MoE 和稀疏注意力； 改进输入表示，比如 to
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摘要：复杂任务不仅需要会写代码 Agent，更需要能够负责派活、整理结果与汇报 Manager Agent~
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摘要：上周末，Redis 作者 antirez 开源了一个新项目：ds4，GitHub 地址是：https://github.com/antirez/ds4。 有意思的是，虽然仓库名叫 ds4，但 README 里它的名字是 DwarfStar 4，也就是“矮星 4”。这个名字倒是贴切：它不像一个大而全的
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摘要：过去一段时间，业界关于 AI Agent 的讨论，大多还是围绕着模型能力展开：模型会不会推理、能不能拆解任务、会不会调用工具、上下文够不够长…但当 AI Agent 进入真实的生产环境时，问题会变得更具体，更加工程化。 Agent 要解决的问题，不再只是一次模型调用，而是维护一套能持续运行的系统：模
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