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多 agent 系统通过将复杂任务分解为专门化的独立 agent 来提升 LLM 应用的能力。核心思想是让多个具有不同提示词、工具和职责的 agent 通过结构化的通信模式协作完成任务。主流框架（Au

构建了一个名为 **Smallville（斯坦福小镇）** 的沙盒 RPG 世界，并在其中放入了 25 个由大语言模型（LLM）驱动的虚拟角色（NPC）。

在今天，人工智能（AI）正以不可思议的速度重塑着我们的世界。看着屏幕上那段行云流水、甚至带着几分幽默感的文字，我们常常会产生一种错觉：屏幕的另一端，是不是已经诞生了一个拥有自我意识的“灵魂”？ 然而，

agent-infra/sandbox（也称 AIO Sandbox）是一个面向 AI Agent 与开发者的多合一沙盒环境。它将 Browser、Shell、File、MCP、VSCode Serv

AI Agent（智能体）的发展正经历着从“单体玩具”向“生产力工具”的剧烈蜕变。如果我们回顾这个生态的技术栈演进，会发现一条非常清晰的脉络：MCP -> Skill -> GEP。

AI 系统看起来很复杂，但核心可以压缩成三句话： 尽量少搬数据：很多时候不是算不动，而是数据搬运太慢。 尽量提高有效计算密度：让硬件更多时间在做有价值的乘加计算。 尽量重叠计算与通信：训练和推理都要避

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直接调用 OpenAI 的 API 并不等于拥有了一个 Agent。裸模型是不可控的、健壮性差的。为了解决这个问题，Cursor 团队提出了 Agent Harness。

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