Agent 场景

WorkBuddy + Hy4 游戏原型开发：从一句需求到可验证项目

用 WorkBuddy 和 Hy4 做游戏原型时，如何检查引擎状态、MCP 动作、视觉质量、测试和干净交接。

围绕 WorkBuddy 的专家协作和项目空间，设计一套不会丢失溯源和控制权的多步骤工作流。

用 SandBase 组合 X 发现、模型推理和来源核验，同时保留证据、来源边界与人工审批的一套研究 Agent 模式。

Anthropic 用 Claude Tag 处理 CI/CD 故障。本文给出把有效诊断与危险自动修复分开的架构。

Duolingo 如何用 Temporal 工作流引擎和声明式 Agent 定义，构建支持多运行时的共享 Agent 平台，解决团队重复造基础设施的问题。

工具调用前授权会在 AI Agent 执行动作前检查权限，控制它能读什么、跑什么、改什么，以及循环何时停止。

MCP execution boundaries 帮助生产级 AI Agent 安全使用工具。本文解释工具接上之后，还需要控制哪些执行边界。

Agent runtime 层是夹在框架和模型之间的生产基础设施。它决定了持久性、隔离和恢复能力，本文讲清楚它是什么、怎么搭。

给在生产里跑代码、调工具的 AI Agent 的真护栏：输入校验、动作白名单、沙箱、成本上限、人在回路。附可以直接上线的模式。

如何用反思模式和持久记忆构建会自我纠错的 AI Agent。一个可运行的 Python 循环，Agent 批判自己的输出、修正错误并记住它们。

对比 2026 年三种 Agent 记忆架构——向量召回、知识图谱、情景缓冲——附真实延迟数据、失败模式和选型决策指南。

2026 年怎么建按计划自主运行的 cron 驱动 AI Agent：架构、幂等性和失败处理，以及常驻自动化的成本陷阱。

拆解 Hermes Agent 2026 年的自我进化循环：技能生成机制、它到底持久化了什么、以及那个 40% 任务提速从哪来。

OpenClaw 架构拆解：三层管道、七阶段 agentic loop，以及一个自托管聊天网关为什么成了史上增长最快的仓库之一。

2026 年怎么让一个 AI Agent 跑遍 Slack、Discord、WhatsApp：网关模式、会话身份、各渠道怪癖，以及没人提醒你的状态同步问题。