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上周六的时候，DeepSeek发了他们一篇很长的技术文章，叫《Super-agent设计探索：迈向更自主的Agent系统》，细细读完了，非常棒的架构，对很多开发者来说，都非常非常值得学习。
很多开发者对 AnySearch 应该都不陌生，Github Star 6000+，上线首月狂揽全球10万开发者用户。在Product Hunt上，它也是周榜第一。前几天去了AnySearch组织的活动，启发比想象中更大。
做了一年 Agent 基础设施，踩了无数坑，我终于想明白了一件事：好的 Agent 架构不是把所有功能塞进一个进程，而是让每一层都能独立演化。
今天，阿里云百炼核心能力已CLI化 ，仅需一行命令，即可让Agent自动接入阿里云百炼的150多款模型、十多款应用，以及知识库、记忆、联网搜索等全套能力。百炼CLI专为Agent设计，原生支持Clau
我们很荣幸地宣布 CloudBase CLI V3 正式上线，这是一个面向 AI Agent 重新设计的 CloudBase 命令行工具。
一个在 AI 社区广泛流传的架构思路，正在让大量团队走弯路。
本文翻译自 Anthropic 官方博客「Seeing like an agent: how we design tools in Claude Code」，作者 Thariq Shihipar，Claude Code 团队工程师，今天发布。以下为逐段中英对照翻译
我昨天发了一篇文章，中间有一个观点。 就是AI时代，你的产品，可能得同时为了人类和Agent共同设计。
为什么Agent在演示时无所不能，到了实际场景却频频拉胯？
最近半年，我阅读了业界关于 AI Agent 的工程实践：Anthropic 的 Context Engineering 论文、Manus 的工程分享、Cline 的 Memory Bank 设计等。同时自己也一直在做跟 AI Agent 相关的项目，如：Jta[1]（开源的翻译 Agent，基于 Agentic Workflow）。