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18 posts tagged "ai agent"

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Part 1 — QM 深度解析（一）：多人協作 Agent 平台的架構全景

拆解 yc-software/qm — 一個為公司而非個人設計的開源 Agent 平台。從「每個人一個隔離工作區」的核心命題出發，看懂它的無頭核心 + 外掛式介面架構、76K 行 TypeScript 的目錄分工，以及一次 Slack 對話如何走完整條路徑。

·25 min aiengineering
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Part 1 — OpenWorker 深度解析（一）：架構全景 — 一個能交付成果的桌面 AI 同事

從零拆解 Andrew Ng 團隊的開源專案 OpenWorker：它為什麼強調「交付成果而非聊天」、三層本地優先架構如何組成、37000 行 Python 後端的目錄職責分工，以及一次任務從輸入到產出的完整生命週期。

·24 min aiengineering
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Part 1 — 用 AI Bot 打造顧問團隊（一）：策略與技術路線選擇

想用純 AI Bot 建立一支 AI 顧問團隊？本文從商業角度出發，分析三條技術路線（Claude Code + agent.md、Gemini CLI、LangGraph + LLM），比較優缺點與適用場景，幫助你在動手之前先想清楚架構。

·15 min aibusiness
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Part 2 — QM 深度解析（二）：Scope 與 Resolution — 一次對話如何解析出身分、權限與工作區

拆解 QM 多人隔離的核心：五種 ScopeId、workspace 分層掛載、soul 指令的不可覆寫疊層、audience floor 如何用「受眾交集」防止頻道洩漏、ACL grant 變成 shared/ handle，以及 session 租約與 tape 雙軌記錄。

·27 min aiengineering
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Part 2 — OpenWorker 深度解析（二）：TurnEngine — Agent 迴圈的完整解剖

逐行拆解 OpenWorker 的 1192 行 agent 迴圈：訊息的真實形狀、blocking provider 如何橋接到 async loop、工具呼叫的授權與併發分流、四種中斷狀態下的「不留孤兒 tool_call」不變式，以及 canonical history 與 outbound view 的分離設計。

·28 min aiengineering
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Part 2 — 用 AI Bot 打造顧問團隊（二）：三條路線的實作步驟與範例程式碼

深入實作：分別用 Claude Code + AGENTS.md、Gemini CLI 與 LangGraph 建立 AI 顧問 Agent 團隊。包含完整設定步驟、System Prompt 設計、範例程式碼與關鍵注意事項。

·30 min aiengineering
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Part 3 — QM 深度解析（三）：Harness 抽象 — 一套核心驅動四種 Agent 引擎

拆解 QM 如何讓 Pi、OpenCode、Codex、Claude Code 四種完全不同的 Agent 引擎驅動同一個核心：Harness 契約的三軸能力宣告、60 欄位的 HarnessTurnInput 依賴注入、Entries 與 Tape 雙軌重放、context 壓縮的 throughSeq 錨點，以及 runtime 選擇的三層繼承。

·27 min aiengineering
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Part 3 — OpenWorker 深度解析（三）：Harness — 權限模型、Inbox 與人機協作

拆解 OpenWorker 的安全外殼：58 行的 RiskClass 如何撐起整個權限系統、五種執行模式的決策流程、shell allowlist 的前綴比對陷阱、跨 session 的 Inbox 決策佇列與 durable resume，以及 SSRF 防護、prompt injection 防線與稽核軌跡。

·29 min aiengineering
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Part 3 — 用 AI Bot 打造顧問團隊（三）：評估、維運與優化計畫

AI 顧問 Agent 團隊上線後怎麼辦？本文從 DevOps/SRE 角度，涵蓋系統效能評估、品質驗證、監控告警、部署策略、以及持續改善的 Roadmap。

·25 min aiinfrastructure
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Part 4 — QM 深度解析（四）：安全模型 — 三種 Posture、命令政策與誠實的威脅模型

拆解 QM 的分層防禦：三種 security posture 如何組合、命令政策的 scannableCommand 如何遞迴拆解八層 shell 混淆、ReDoS 防護的自製 regex 編譯器、內容篩檢分類器的分塊與重試，以及三個「刻意不給 Agent」的動作與 12 條誠實列出的已知限制。

·28 min aiengineering
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Part 4 — 用 AI Bot 打造顧問團隊（四）：小型外包公司實戰案例

實戰案例：一家 10 人軟體外包公司如何用 AI Agent 團隊自動化需求評估、報價、專案追蹤與客戶溝通，包含完整 Prompt、Skill 設計與執行步驟。

·28 min aibusiness
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Part 5 — QM 深度解析（五）：Sandbox、Skills、Cron 與部署 — 讓 Agent 擁有一台持久的電腦

拆解 QM 的持久化能力：三種沙箱後端與能力損失偵測、Skills 的簽章與 git pack 匯入、Cron 的 leader lease 與收件人同意、三種記憶策略的抽取 prompt，以及部署目錄與私有 fork 兩種客製路線。

·29 min aiengineering
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Part 5 — OpenWorker 深度解析（五）：能力擴充 — Tools、Skills、Personas、MCP 與排程

拆解 OpenWorker 的五層能力擴充體系：ToolRegistry 與封閉式 Capability 目錄、Persona 作為資料而非程式碼、Skills 的漸進式揭露、explore 子代理的 context 隔離、MCP 客戶端的單任務生命週期，以及排程器的 catch-up 與 skip-on-overlap 策略。

·28 min aiengineering
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Part 5 — 用 AI Bot 打造顧問團隊（五）：數位行銷公司實戰案例

實戰案例：一家 8 人數位行銷公司如何用 AI Agent 團隊自動化內容策略、廣告文案、成效報告與客戶簡報，包含完整 Prompt、LangGraph 實作與執行步驟。

·30 min aibusiness

AI System on Native AWS - Part 4 - 自主 AI Agent 工具呼叫系統

當 AI 不只是回答,而要主動規劃、呼叫工具、串起多步驟任務時,你需要的是 Agent。本篇用純 AWS 原生服務打造一套自主 AI Agent:Bedrock Agents 做規劃與工具編排、Lambda Action Groups 當可呼叫的工具、Knowledge Base 提供知識、Guardrails 做安全護欄,全部用 CDK(CloudFormation)描述,深入談 ReAct 迴圈、工具設計、權限邊界、幻覺與惡意輸入防護、以及人工確認關卡。

·26 min aiengineering

Auto Agent System - Part 3 - 自動化任務實戰:Shopee 爬蟲、Google Maps 名單、Tasker 自動提案

把 Harness 打好地基後,真正的價值在任務本身。本篇順著 merged PR,拆解四個代表性自動化任務:Shopee 賣家爬蟲(以及它的兩次分頁修正)、Google Maps 潛在客戶名單漏斗、tasker.com.tw 自動投標,以及四代理協作的利潤健檢 PDF 報告。每一個都示範了一種不同的 agent × tool 設計模式。

·23 min aiengineering

Auto Agent System - Part 1 - 系統總覽:一個 CrewAI 多代理自動化平台如何運作

從 0 認識 agent_auto_system:一個用 CrewAI 打造、能透過 API 與網頁介面定義並執行 AI 自動化任務的平台。本篇拆解它的整體架構、11 種任務類型、最核心的 Harness 引擎層,以及一個請求從按下按鈕到拿到結果的完整資料流。

·20 min aiengineering

Hermes Agent 完全入門指南：自我改進的 AI 智能體

詳細介紹 Hermes Agent，一個具有自我學習和改進能力的 AI 系統。涵蓋核心功能、安裝步驟、配置方式和實際應用，幫助你快速上手這個強大的自主 AI 系統。

·35 min aitools