<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Agent on 科技热点日报</title><link>https://qpzm7903.github.io/tags/agent/</link><description>Recent content in Agent on 科技热点日报</description><generator>Hugo -- 0.160.0</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Sat, 21 Mar 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://qpzm7903.github.io/tags/agent/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>ECC 不是配置包：理解 everything-claude-code 的系统设计</title><link>https://qpzm7903.github.io/posts/ecc-everything-claude-code-2026-03-21/</link><pubDate>Sat, 21 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://qpzm7903.github.io/posts/ecc-everything-claude-code-2026-03-21/</guid><description>深入分析 everything-claude-code (ECC) 的架构设计，探讨它如何通过技能、本能、记忆和验证四层体系，把 AI agent 变成可预测的工程执行单元。</description></item><item><title>让 AI 在你睡觉时做研究：autoresearch 的设计哲学</title><link>https://qpzm7903.github.io/posts/autoresearch-design-philosophy-2026-03-11/</link><pubDate>Wed, 11 Mar 2026 14:13:00 +0800</pubDate><guid>https://qpzm7903.github.io/posts/autoresearch-design-philosophy-2026-03-11/</guid><description>Karpathy 的 autoresearch 仓库表面是 ML 实验自动化工具，实质是一个关于如何设计真正自主 Agent 系统的完整示范。本文从三文件架构、固定预算设计、实验数据和系统宪法四个角度拆解它的设计哲学。</description></item><item><title>Arthas MCP + 远端 K8s 实战：让本地 Agent 在压测时直接分析 Java 服务</title><link>https://qpzm7903.github.io/posts/arthas-mcp-k8s-remote-guide-2026-03-10/</link><pubDate>Tue, 10 Mar 2026 14:05:00 +0800</pubDate><guid>https://qpzm7903.github.io/posts/arthas-mcp-k8s-remote-guide-2026-03-10/</guid><description>Arthas 官方推出 MCP Server 后，AI Agent 已经可以直接调用 Java 诊断能力。本文结合远端 Kubernetes 场景，系统讲清楚如何通过 SSH + kubectl port-forward 安全接入 Arthas MCP，并给出一键连接脚本与压测诊断建议。</description></item><item><title>OpenAI 开源 Symphony：它不是 AI 编程助手，而是任务编排器</title><link>https://qpzm7903.github.io/posts/openai-symphony-agent-orchestrator-2026-03-10/</link><pubDate>Tue, 10 Mar 2026 13:20:00 +0800</pubDate><guid>https://qpzm7903.github.io/posts/openai-symphony-agent-orchestrator-2026-03-10/</guid><description>OpenAI 开源 Symphony 后，AI 编程工具开始从对话式辅助走向任务级自主执行。本文结合 README、SPEC.md 和 Elixir 参考实现，系统拆解 Symphony 的用途、架构、执行流程、适用场景与工程价值。</description></item></channel></rss>