WakeUp-Jin

从"意识涌现"到"场域建立"，分析协同 Agent 与自主 Agent 两种形态的设计思路与开发方向。

从 OpenAI Codex 和 Anthropic Claude 的工程实践中提炼构建长期可靠运行的 Agent Harness 的核心经验。

整理黑客马拉松冠军 Claude Code 配置合集中的核心模式：跨会话共享内存、持续学习、检查点评估、代码地图与子智能体编排。

从 CUA、DOM CUA 到 Playwright，梳理 Agent 控制浏览器的核心实现思路与 Codex、Open-Browser-Use、ActSpace 三种架构设计对比。

依靠感觉和经验可以让你走起来，但要走的更远，我们需要一个构建优化的"理由"——Agent 评估模块的设计实践。

从定时任务到 ClaudeCode 的 KAIROS 模式，探索让 Agent 从交互式变为常驻后台运行的设计思路：Sleep 工具与 tick 事件驱动。

从后台挂载、增量读取、事件推送到 macOS sandbox-exec 三层沙盒——Agent Bash 工具从 demo 到线上级的关键两环。

从编码 Agent、对话 Agent、研究 Agent 到计算机使用 Agent，梳理不同类型 Agent 的评估要点与 pass@k / pass^k 指标。

设计 Agent 的工具执行调度——7 种状态机、4 层权限模式、配置文件规则系统与 allowList 机制，参考 ClaudeCode / Gemini-cli / OpenCode / Kode。

探索多智能体协作的两种核心模式——Agent Team（临时团队攻坚）和 Agent Room（平等讨论），以及任务调度与成员设计。

Agent Bash 工具的完整实现——工具定义、Generator 模式执行、返回值设计，以及 24 条静态安全检查规则与三层权限验证体系。

Glob 与 Grep 工具的降级策略——glob 包 vs ripgrep、四种 Grep 实现优先级、ripgrep 自动下载机制，以及基于 AbortController 的超时控制。

深入分析 Pi 编码 Agent 的 LLM 模块设计：多供应商适配、内部通用消息格式、EventStream 事件流与 Agent 执行链路。

从架构设计、上下文管理、工具交互三个维度分析单智能体与多智能体的优劣势，提出渐进式构建策略。

上下文压缩的前置策略——工具输出裁剪（限制最大内容、分层读取、LLM 摘要、渐进式读取）与兜底策略——会话历史记录压缩。

深度解析 ClaudeCode 的 8 节压缩算法和 Gemini-cli 的 5 点 scratchpad 方式，以及工具消息裁剪与中间/最旧策略选择的完整实现。

为什么 Agent 评估这么重要？评估的四大组成、完整流程和三种评分方法（代码评分、人工评分、模型评分）的实战详解。

为自己开发的 Agent 添加 Skill 支持时的核心步骤：发现、解析、使用、管理，以及渐进式披露策略的实践指南。