这是从0到1实现 claude code 的第4篇 接着上一节Agent 为什么会"跑偏"？一个 todo 工具的神奇效果，本次是s04，下载代码后测试可执行。

前言 你有没有遇到过这种情况：想让 AI 帮你把一堆数据做成漂亮的图表，但它只会在聊天框里输出一段 Markdown 表格？或者你想让它生成一个可以分享的可视化报告，但折腾半天也没搞定?

核心结论：LangGraph 的价值不只是“能画图”，而是把 Agent 从一段不可控的长 Prompt，拆成可观察、可恢复、可路由、可中断的状态机。多 Agent 架构真正解决的也不是“角色更多”，

安装Trae SOLO，配置好项目路径，一切我想要的就能开始，便是最合适我的选择 有时候，合适的，确实就是最好的

当模型能力趋同，包裹模型的"Harness"成为工程分水岭。本文深度拆解四大开源框架的核心架构与隐秘取舍。

近日，群虾智能——AI 原生应用开源开发者沙龙·北京站圆满落幕。本场活动吸引了 110+ 名技术从业者深度参与，深度分享了HiClaw 企业规模化养虾实践、QwenPaw 智能搭档、数据答疑 Agen

创建项目 用的为vue3.6测试版本 什么是Agent？ 就是大语言模型+记忆+工具调用 大语言模型：大脑，会思考、理解、规划、推理 记忆：短期对话记忆 + 长期知识库，知道上下文、历史人设、过往任务

装上claudecode 2.1.139 的 agent view 我就知道 又要升级工作流了，所有会话排在一个屏幕里,每个的最新一句话和最后活跃时间一目了然。

最近你要是也在折腾 AI 编程 Agent，大概率会遇到两派： 终端派：工具就在你项目里跑，读你文件、跑你测试，像结对。 云端派：你把任务丢给它，它在云里干活，最后给你一个 PR。 很多争论都在“模型