AI Agent 工具描述：让模型知道能做什么，也知道不能做什么

AI Agent 工具描述要写清用途、参数、限制、错误和示例，并让代码校验与描述一致。让模型知道能做什么，也知道不能做什么。工具越清楚，Agent 越稳。

为了随时随地控制 AI Agent，我做了一个 Web Terminal

虽然小龙虾也能间接操作 Codex，但很多交互并不自然。比如 skill、resume 这类命令，本质上还是需要一个真正的 terminal 环境。绕一层之后，就会有一种很别扭的感觉：‍明明我想操作的是 terminal，结果却要龙虾代理一手，既不直接也不经济（耗费token）。所以，这篇文章要讲的不是“我做了一个很酷的系统”，而是一个很具体的痛点：‍我想在任何地方继续控制我的 AI 编程 Age

最近在简单的学一下Langchain和langgraph的一些想法

本文探讨了当前AI agent系统的工作机制和优化方向。作者通过分析cursor和claude等产品的使用体验，总结了主流agent的"深度agent"工作模式：将复杂任务拆解为步骤链，每个步骤仅关注当前任务和前一步骤结果，通过动态修正机制（如主题修正）来优化任务执行。文章还提出了三项技术猜想：1）本地化用户偏好配置，实现个性化交互；2）多模态识别系统构想，整合视觉模型；3）基