先读现场
理解代码、约束与已有决策，在动手之前建立可信上下文。
CONTEXTAGENT IN THE REAL WORK
让 Agent
进入研发现场。
不聊遥远的想象，只分享 Agent 如何参与需求理解、编码、测试、评审与交付——包括有效的方法，也包括踩过的坑。
AGENT
01
IN LOOP
CONTEXT
CODE
VERIFY
SHIP
01 / 真实任务
02 / 可验证过程
03 / 人机协作
04 / 开放工具
HOW WE WORK
Agent 不是魔法。
它是一套新的工程协作方式。
高质量结果来自清晰边界、可靠上下文和持续验证。我们把实践拆成六个能复用的动作。
切小问题
把目标拆成可独立验证的增量，让每一步都有明确完成条件。
SCOPE带证据执行
结论连接到代码、日志与命令输出，区分事实、推断和未知。
EVIDENCE让测试说话
从最小检查到完整回归，用与风险相称的验证保护交付。
VERIFY人在关键环节
授权、取舍与最终责任仍由人掌握，Agent 提供速度和分析深度。
CONTROL留下可接续状态
记录锚点、风险与下一步，让团队和下一个会话能够无损接棒。
HANDOFFABOUT US
关于我们
团队速写 / FOUR PEOPLE, ONE OBSESSION
一个连续创业的互联网老兵，一个死磕细节的行政管家，一个想用AI重塑企业的名校数据男，外加一个天天脑洞大开的理科学少年—— 4个人，一个执念：用AI把事做成，顺便改变世界。
老兵站白板前画大饼，眼神发光。
“这次，我们改变世界。”
行政姐拿 checklist，把饼切成待办事项。
“第一步：先交付。”
名校男盯着数据看板，AI 图标冒光。
“让 AI 把效率翻倍。”
中学生举着奇怪发明冲进来。
“我有个新想法！”三人齐回头：“又来了。”
FIELD NOTES
来自研发一线的
实践笔记
不是“万能提示词”，而是可以带回团队使用的工作模式。
多 Agent 协作，先解决边界，再追求并行
角色、输入、输出和验收条件不清晰时，并行只会制造更多冲突。好的编排从任务契约开始。
长任务最怕的不是中断，而是无法可信地恢复
保存最近原文、压缩历史、固定读取顺序，并用一个真实下一步验证恢复是否成功。
“已经完成”必须能被另一双眼睛复现
提交锚、测试结果、部署版本和运行证据应该互相对得上。可复现，比漂亮的总结更重要。
OPEN SOURCE MAP
从这些项目，
开始构建你的 Agent。
按“开发助手、Agent 框架、协议与自治工程”整理的开源入口。链接直达项目仓库。
CODING AGENT
OpenAI Codex
在终端中阅读、修改和运行代码的开源编码 Agent。
GitHub ↗ AGENT SDKOpenAI Agents SDK
用于构建工具调用、交接与可观测 Agent 工作流的轻量 SDK。
GitHub ↗ PROTOCOLModel Context Protocol
连接模型与数据、工具和外部系统的开放协议及参考实现。
GitHub ↗ ORCHESTRATIONLangGraph
面向长时、有状态工作流的 Agent 编排框架。
GitHub ↗ MULTI-AGENTMicrosoft AutoGen
用于创建多 Agent 应用与对话协作系统的框架。
GitHub ↗ SOFTWARE DEVOpenHands
探索由 Agent 驱动的软件开发与执行环境。
GitHub ↗