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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

本文将基于 Claude 的技术特性，结合 Golang 生态中的 **Eino** 框架，深入剖析 Skill 的工作原理、Prompt 编写技巧以及工程落地的最佳实践。

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。

LangChain 的创始工程师 Lance 和 Manus 的联合创始人详细探讨了 上下文工程 的概念、策略以及在生产环境中的实战经验。这是一篇基于视频的解读文章.

eBPF 为什么这么快？ 如果你刚开始学习 eBPF，你可能经常听到它“性能极高”、“接近原生”、“彻底改变了 Linux 内核”…… 但你是否好奇过，这种“魔法”究竟从何而来？

Spec-Kit是GitHub开源的一个工具包，用于实现规格驱动开发（Spec-Driven Development）

你是否曾觉得，和AI助手沟通有点“鸡同鸭讲”？这些问题的根源，在于AI缺乏一个像人一样结构化的、能够理解世界万物背后关联的“知识框架”。而解决这个问题的关键，就是我们今天要聊的主角——本体论