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Anthropic 提出了一种双层智能体设计 解决Agent执行长任务时丢失记忆的问题 随着 Claude 等 AI 模型变得更强，开发者希望它们能够： 执行复杂任务（如全栈开发） 持续工作数小时甚至数天 但每次上下文窗口刷新后，AI 都会丢失记忆，无法连续推进任务。 这就像一个工程团队轮班工作，但每个新工程师上岗时都完全不知道前一班干了什么。 传统长任务执行的两个主要失败模式： 1、试图一次性完成所有任务（one-shot） Claude 会在一个窗口中尝试构建整个应用，结果中途上下文耗尽，留下“半拉子工程”，下一次启动又得重新理解。 2、过早宣告任务完成 当项目部分功能完成后，Claude 有时会错误判断为“任务已结束”。 这两种问题都导致 任务状态不连续、上下文断裂。 为什么这很难解决？ AI 模型的“记忆”不是持久的。 每次上下文窗口结束，它就像“重启的电脑”一样，什么都不记得。 虽然 Anthropic 给 Claude 做了 “上下文压缩（compaction）” 功能，可以把对话浓缩后带入下一轮 但这还不够，因为 AI 仍然会丢掉结构化的项目状态。 Anthropic 的解决方案：双智能体架构（Two-Agent Harness） 为解决这些问题，Anthropic 设计了一种新的智能体工作架构，称为： 双智能体长运行框架 它由两类 AI 角色协同完成整个任务过程： Initializer Agent（初始化智能体） Coding Agent（编码智能体） 这两个智能体并非两种模型，而是同一个 Claude 模型在不同阶段使用不同的提示模板（prompt template）运行。 区别在于它们的职责分工与上下文约束。 🧩 第一位成员：Initializer Agent（初始化智能体） Initializer 的任务是： 为项目建立结构化的“工作记忆” 创建清晰、可持续的开发环境 它只在项目第一次启动时运行，做“项目准备”： 第一次启动时，这个智能体负责： 创建整个工作环境； 写下一个初始化脚本 https://t.co/VUeBdiSpyr； 生成一个项目进度文件 claude-progress.txt； 建立 Git 仓库（用于版本管理）。 💡 它相当于项目的“开工仪式”，帮后续AI打好地基。 🧑💻 2. 编码智能体（Coding Agent） 接下来的每一次运行中，这个智能体会： 阅读进度日志和 Git 记录； 查看“要做的功能列表”； 只实现一个小功能； 写好注释、测试代码； 保存清晰的 Git 提交； 更新进度日志后退出。 💡 每次运行就像接力赛中的一棒：干一件小事、记录清楚、交给下一位。 实测结果：真的更聪明了 实验发现，这种结构化方法可以让 Claude： 连续运行数小时仍保持逻辑一致； 自动检查自己之前写的代码； 快速修复遗留bug； 有“团队协作”的感觉。 但它仍有局限，比如： 看不到浏览器原生弹窗； 某些bug只能人工发现； 对多智能体协作的最优方式还在研究中。
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RT @indie_maker_fox: MkDollar上可以做的东西可太多了！ 网站还没有正式上线，别注册体验，上线前会删库 使用MkSaaS进行vibe coding，这个体验是真的爽啊
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Typical FT exercise in how many different ways you can paraphrase «unverified rumors» But it makes sense. Not so much the Huawei angle (though obviously Wenfeng wants domestic compute, that's 1/4 of the argument for the effort) but that they want physical control of their cluster
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New blogpost✍️ Don’t be a scary old guy: My 40s survival strategy with charm ⦿ “You’ve got presence” just means “You look older now.” ⦿ Make a smile. A grumpy middle-aged guy is just scary ⦿ Be humble. The more achievements you stack, the more people shrink back ⦿ Use the charm of contrast
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