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- 适用读者：已经在用 AI 开发者空间（AI DevSpace） 的开发者，尤其是想搞清楚「AI Shell 和普通 AI 对话到底差在哪」的人。 一句话前提 在 AI DevSpace 里，「AI 对话」和「AI Shell」是两个不同的入口， 只有 AI Shell 会真的在你的容器工作区里执行命令 。 这个差别不是概念上的：AI 对话给你的是文本回复，AI Shell 会产 适用读者：已经在用 AI 开发者空间（AI DevSpace） 的开发者，尤其是想搞清楚「AI Shell 和普通 AI 对话到底差在哪」的人。 一句话前提 在 AI DevSpace 里，「AI 对话」和「AI Shell」是两个不同的入口， 只有 AI Shell 会真的在你的容器工作区里执行命令 。 这个差别不是概念上的：AI 对话给你的是文本回复，AI Shell 会产
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- 前言现在使用 AI Agent 开发和发布项目越来越方便。以前需要手动完成的流程，例如编写代码、运行测试、推送 Git 仓库、上传发布材料，现在可以交给 AI 自动执行。但我在研究 AI 自动化部署流程时，发现一个容易被忽略的问题：项目成功发布了，并不意味着整个发布过程就是安全的。例如，AI Agent 在调用云平台 API 时，可能需要使用 Access Key、Secret Key 或临... 前言现在使用 AI Agent 开发和发布项目越来越方便。以前需要手动完成的流程，例如编写代码、运行测试、推送 Git 仓库、上传发布材料，现在可以交给 AI 自动执行。但我在研究 AI 自动化部署流程时，发现一个容易被忽略的问题：项目成功发布了，并不意味着整个发布过程就是安全的。例如，AI Agent 在调用云平台 API 时，可能需要使用 Access Key、Secret Key 或临...
- 过去半年，我们都体验过那种"看起来很美"的多 Agent 演示：一个负责规划、一个负责搜索、一个负责写代码、一个负责审查，流水线一转，任务自动完成。 过去半年，我们都体验过那种"看起来很美"的多 Agent 演示：一个负责规划、一个负责搜索、一个负责写代码、一个负责审查，流水线一转，任务自动完成。
- 最近我把越来越多长任务交给智能体做，慢慢发现一个规律：单个智能体再强，也有上下文和注意力的上限；真正能撑起长任务的，是分工。一个主 Agent 负责拆任务、把关结果，几个子 Agent 各做一块，最后由主 Agent 汇总验收。这套打法我跑通了几次，分享三个关键点。一、拆任务要按“可验收”切，不要按“步骤”切新手拆任务常按流程切：第一步干嘛、第二步干嘛。但流程切法有个毛病——子任务之间互相等... 最近我把越来越多长任务交给智能体做，慢慢发现一个规律：单个智能体再强，也有上下文和注意力的上限；真正能撑起长任务的，是分工。一个主 Agent 负责拆任务、把关结果，几个子 Agent 各做一块，最后由主 Agent 汇总验收。这套打法我跑通了几次，分享三个关键点。一、拆任务要按“可验收”切，不要按“步骤”切新手拆任务常按流程切：第一步干嘛、第二步干嘛。但流程切法有个毛病——子任务之间互相等...
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