動手開發
AI Agent 與開發 第 4 頁
從架構到驗收,建立可靠、可維護的 AI 系統。
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從 Boris Cherny 的「我的工作是寫循環」到 Karpathy Loop:白話拆解 Loop Engineering 循環工程的六個零件,附三個可直接照抄的實戰範例(/goal、Ralph 迴圈、自動研究循環),以及沒人告訴你的三筆債與一張帳單。

Claude Code 子代理明明被要求 reviewer,卻可能沒有真的派工?本篇用 @ 指名、SubagentStart/Stop、nonce 驗收檔與 maxTurns,建立可重播、會 fail loud 的委派契約。

Headroom 是一個夾在你的 AI 工具與大模型之間的「本地壓縮層」,宣稱幫 AI Agent 省 60-95% token。本文用白話帶你搞懂它怎麼運作、四種用法怎麼選,以及官方自家數據揭露的關鍵真相,幫你判斷到底該不該裝。

Cron 是 AI 的鬧鐘、Kanban 是 AI 的待辦清單——把這兩個老觀念拼起來,就能讓 AI agent 自己領任務、自己跑、跑完回報。本文用白話帶完全零基礎的你搞懂 AI agent 自動化:機制、現成工具、上手步驟,以及最重要的失控成本與安全風險。

把家裡永遠開機的電腦變成 AI Agent 機隊,手機在任何地方都能遠端指揮——這篇用最白話的方式教你 Tailscale 是什麼、怎麼用一張 Mesh 私有網把所有機器零開放埠地接起來,含 2026 最新免費方案、4 步上手與誠實的風險提醒。

一個能動的 AI Agent,核心其實 30 行就講完了。這篇實作篇用不綁語言的偽代碼,一步步拆解 harness 的 while 迴圈:工具定義、stop_reason 判斷、tool_use_id 回填、messages 歷史成長、停止條件與 is_error 錯誤處理,並附完整任務 trace 與新手最常踩的 5 個坑。