Skip to main content

Agent FAQ

evo​

skill/prompt
↓ 读取执行 trace（真实失败案例）
↓ LLM 反思"为什么失败"
↓ 生成多个变体（mutation）
↓ 评估每个变体（多目标）
↓ 帕累托筛选
↓ 下一代

用 AI 来自动改写 AI 的操作手册（skills/prompts），让 agent 在实际使用中越来越好用

什么是 Agent​

如何把一个会生成文本的模型，变成一个能稳定完成任务、持续工作、可控可追踪的执行系统

  1. 它知道该做什么吗？
  • 目标怎么进来
    • System Prompt
    • Session 上下文
    • agent definition
  • 任务怎么拆
  • 优先级怎么定
  1. 它知道怎么做吗？
  • prompt / skill / tool / policy 怎么组合
  • 能力边界怎么定义
  1. 它能安全地做吗？
  • 权限
  • sandbox
  • approval
  • 错误恢复
  • 防止乱调用、乱写、乱删
  1. 它能持续做吗？
  • session
  • memory
  • context 管理
  • 中断后恢复
  • 子任务 / subagent / 异步回流
  1. 它能被理解和改进吗？
  • 日志
  • trace
  • 评估
  • 回放
  • benchmark
  • 版本化和演化

不是“让模型回答问题”，而是同时解决：

  • 规划问题
  • 执行问题
  • 状态问题
  • 协调问题
  • 约束问题
  • 评估问题

skip permissions​

claude --dangerously-skip-permissions

codex --sandbox danger-full-access --ask-for-approval never
codex --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox

Notification​

  • 任务完成后通知
  • macOS terminal-notifier
  • Linux notify-send
{
  "hooks": {
    "Notification": [
      {
        "matcher": "idle_prompt",
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "terminal-notifier -title '🔔 Claude Code: Input Needed' -message 'Claude is waiting for your input'"
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

IDE vs Agent​

  • 类似 Cursor, Antigravity 其实更接近 Agent 而非 IDE
    • IDE 功能由 VSC 提供
    • Cursor 和 Antigravity 在这基础上提供了 Agent 功能
  • 工具范式转移
  • IDE 输出=思考 × 编码速度
  • Agent 输出=决策 × AI 执行力

代码写的越少，效率越高

特性传统 IDE (VS Code / IntelliJ)AI Agent (Cursor / Windsurf)
交互模式被动 (Passive)主动 (Proactive)
核心动作编辑 (Edit)、保存、调试规划 (Plan)、生成、执行
上下文此时此刻打开的文件整个代码库 (Project Awareness)
人类角色驾驶员 (Driver)指挥官 (Commander) / 审核员 (Reviewer)
输出物字符 (Characters)Diff (变更集)
  • I (Integrated) -> Intelligent (智能)
    • 死工具 -> 活 Agent / 有认知的工具
  • D (Development) -> Delegation (委派)
    • 操作员 -> 指挥官
  • E (Environment) -> Entity (实体)
    • 被动 -> 主动