<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Agent on 苏然的个人博客</title><link>https://hugo2026-zi9ovgwy.edgeone.dev/tags/agent/</link><description>Recent content in Agent on 苏然的个人博客</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Tue, 11 Aug 2026 03:36:16 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://hugo2026-zi9ovgwy.edgeone.dev/tags/agent/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>给 Agent 加记忆，三条不同的路：LifeOS、TencentDB-Agent-Memory 与 OpenViking</title><link>https://hugo2026-zi9ovgwy.edgeone.dev/posts/agent-ji-yi-san-zhong-lu-xian/</link><pubDate>Tue, 11 Aug 2026 03:36:16 +0800</pubDate><guid>https://hugo2026-zi9ovgwy.edgeone.dev/posts/agent-ji-yi-san-zhong-lu-xian/</guid><description>&lt;p&gt;　　先说结论：同样面对&amp;quot;给 AI 加记忆&amp;quot;这道题，三个项目给出的答案几乎不重样。&lt;span class="hl hl-0"&gt;LifeOS 围着&amp;quot;人&amp;quot;转&lt;/span&gt;，&lt;span class="hl hl-1"&gt;TencentDB-Agent-Memory 围着&amp;quot;团队&amp;quot;转&lt;/span&gt;，&lt;span class="hl hl-2"&gt;OpenViking 围着&amp;quot;数据&amp;quot;转&lt;/span&gt;。它们不是迭代关系，而是三个不同的出发点。&lt;/p&gt;</description></item><item><title>GitHub 上那一排 Agent 项目，都朝着同一个方向去了</title><link>https://hugo2026-zi9ovgwy.edgeone.dev/posts/agent-gong-cheng-hua-luo-di-xian-xiang/</link><pubDate>Tue, 11 Aug 2026 03:07:29 +0800</pubDate><guid>https://hugo2026-zi9ovgwy.edgeone.dev/posts/agent-gong-cheng-hua-luo-di-xian-xiang/</guid><description>&lt;p&gt;　　最近 GitHub 榜单上的 Agent 项目，看多了会生出一种奇怪的感受：它们好像约好了一样，朝着同一个方向去打造。很难说这是哪一个人带起来的，更像是一群人各自往前走，最后走着走着，走到了同一条路上——那条路的名字，叫工程化落地。&lt;/p&gt;</description></item><item><title>智能体协同的严肃性：从演示到生产之间那道鸿沟</title><link>https://hugo2026-zi9ovgwy.edgeone.dev/posts/agent-xie-tong-de-yan-su-xing/</link><pubDate>Mon, 10 Aug 2026 22:15:00 +0800</pubDate><guid>https://hugo2026-zi9ovgwy.edgeone.dev/posts/agent-xie-tong-de-yan-su-xing/</guid><description>&lt;p&gt;　　这一年，多智能体（multi-agent）成了最热的关键词之一。一个&amp;quot;编排者&amp;quot;派任务，一群&amp;quot;执行者&amp;quot;各司其职，彼此发消息、传结果、来回若干轮，最后交出一份像模像样的成果。演示视频里一切行云流水，仿佛把几个大模型串在一起，就自动获得了分工与协作的能力。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>