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10k Star!开源Coding Agent Harness仅用117MB运行10个会话,还能修改自身源码_我的网站

开学第一课

一 |     

新华社伦敦7月6日电(记者张薇)又一次被伤情笼罩的纳达尔6日与弗里茨激战5盘,最终经过“抢十”局决胜艰难挺进温网男单四强。    智猩猩AI整理     编辑:没方               最近在折腾几款 AI 编程工具,很多人第一反应都是问背后用的是GPT-5.6 Sol还是Claude Fable 5。                   但相同模型,放进不同的编程工具里,表现可能完全不一样。

二 | 前女单世界第一哈勒普则继续所向披靡,直落两盘淘汰阿尼西莫娃后收获半决赛席位。                   有的 Agent 能连续工作几个小时,写完代码还知道运行测试、检查结果、继续优化。36岁的纳达尔对阵比自己小一轮的美国对手,尽管开场第一局即破发成功,给了从未有过大满贯四分之一决赛经验的弗里茨一点教训,但西班牙人随后在自己的发球局表现不尽如人意,接连两次被破,让弗里茨6:3力拔头筹。                   有的写了几十行代码,就告诉你任务已经完成。等真正运行项目,才发现测试没跑、依赖没装,甚至文件都改错了。第二盘纳达尔4:3领先时申请了医疗暂停并离场治疗。                   模型明明没有变,差距从哪来?                    答案可能藏在模型外面的那层 Agent Harness 里,可以理解为包裹在大模型外部的“智能体运行系统”。                   它负责把模型、上下文、记忆、工具、权限、终端界面、任务调度和多智能体协作串联起来。他赛后透露,自己的腹部出现问题,比赛中有多个时刻感觉自己没办法坚持打完比赛。

然而,一向充满斗志的纳达尔不仅重新上场,而且抓住第12局唯一的破发点破发,以7:5将双方拉回同一起跑线。接下来的比赛,发球凶猛、进攻强悍的弗里茨6:3再下一城又一次领先,但逆境之下纳达尔顽强坚守,并趁对手发球质量下降破发,7:5扳平大比分。决胜盘两人一番互破战至6:6,“抢十”局纳达尔5:0开局让对手沮丧,最终10:4结束了这场耗时接近4个半小时的鏖战。相比之下,哈勒普当日的晋级显得太过轻松。这位30岁的罗马尼亚名将仅用时1小时3分钟,便以6:2、6:4将比自己年轻10岁的美国新秀阿尼西莫娃淘汰。作为2019年的温网冠军,哈勒普2020年因温网取消未能成行,去年又因小腿受伤放弃卫冕。如今,她连续5场不失一盘打进半决赛,自言感觉一场比一场打得好。                   模型决定 Agent 的能力下限,而 Harness 则在很大程度上决定模型能够稳定工作多久、一次能处理多复杂的任务,以及最终能把多少智能转化成真实生产力。哈勒普7日就将与哈萨克斯坦选手莱巴金娜争夺决赛入场券,后者当日以4:6、6:2和6:3逆转击败澳大利亚人汤姆贾诺维奇。纳达尔则可以休整一天,等待8日与克耶高斯对决。                   今天刷github日趋榜,看到了个名叫 jcode 的开源项目,正试图把 Agent 这层外壳推到更远。                             它是一套使用 Rust 构建的终端 Coding Agent Harness,主打多会话工作流、持久记忆、多智能体协作、高度自定义和低资源占用。澳大利亚人当日直落三盘击败智利选手加林,第一次打进大满贯赛四强。

三 | 在github上已经收获10k stars。

四 | 不过,纳达尔透露他7日还要接受一些检查,然后才能确定是否出战。另外,中国球员张帅与搭档梅尔滕斯直落两盘横扫对手,挺进女双半决赛。

五 |          项目链接:           https://github.com/1jehuang/jcode                         01          从单次对话,走向          长期运行的Agent工作系统                    记忆系统是jcode的一大杀手锏,下面这段演示视频可以直观看到它的记忆召回效果:                    播放          下一个          打开循环播放          00:00     /     00:00          倍速          3.0X     2.0X     1.5X     1.25X     1.0X     0.75X     0.5X          多音轨          AirPlay          0          静音播放中,点击 恢复音量          画中画          网页全屏          全屏          你可以 刷新 试试          视频信息     1.33.6          播放信息 上传日志 调试信息 [X]          视频ID     VID     -          播放流水     Flowid     -          播放内核     Kernel     -          显示器信息     Res     -          帧数     -          缓冲健康度     -          网络活动     net     -          视频分辨率     -          编码     Codec     -          mystery     mystery     -          按住画面移动小窗          jcode 记忆功能演示                    它会将每轮对话转换为语义向量,并利用记忆图谱管理这些信息。当新任务到来时,系统会通过余弦相似度检索与当前对话有关的记忆,再将命中的信息注入上下文。                   为了降低“相似但不相关”的记忆干扰,jcode还可以调用独立的Memory Sideagent,对召回内容进行二次判断。                   这个Sideagent既可以验证记忆是否真正相关,也可以继续执行信息检索,再把整理后的结果交给主Agent。

六 |                    记忆的写入也不完全依赖用户操作。

七 |                    当对话发生明显语义漂移、间隔一定轮次或者会话结束时,记忆Sideagent可以从对话中抽取值得长期保存的信息,写入记忆图谱。                   在后台模式(Ambient Mode)下,系统还会定期整理和整合记忆,检查过期信息与潜在冲突。                   jcode将多会话工作流作为核心设计目标。                   用户可以让jcode作为后台服务器持续运行,再从不同终端连接到同一服务。多个会话可以复用同一个后台服务,并由服务端统一管理会话连接、Agent通信和协作状态,而不需要为每个终端都重新启动一套完整的运行环境。                   根据项目公布的自测结果,按照PSS内存指标计算,在关闭本地嵌入功能时,jcode运行一个活跃会话的内存占用约为27.8MB。而Claude Code约为386.6MB,约是 jcode 的13.9倍。                             当活跃会话增加到10个时,两者的资源差距更加明显:jcode的内存占用约为117MB,Claude Code则达到约2300.6MB,约为jcode的19.7倍。                   从会话扩展成本来看,jcode每增加一个会话,额外内存占用约为9.9MB;Claude Code每增加一个会话则需要约212.7MB,约为jcode的21.5倍。                             jcode的另一项重要能力,是原生Swarm多智能体协作。                   当Agent A修改了Agent B此前读取过的文件,服务器会主动通知Agent B,提醒它当前代码已经发生变化。Agent B可以根据任务相关性忽略提醒,也可以查看Diff,确认自己的修改是否需要调整。                   Swarm协作文件变更通知                    不同Agent之间还可以发送私信、广播消息和同步任务状态。

八 | 主Agent也能够自主创建新的Agent团队,把工作拆分给不同成员并行处理,自己则转变为负责规划、调度和汇总结果的协调者。

九 |                    为了降低大仓库中的上下文消耗,jcode还开发了面向Agent的代码搜索工具Agent Grep。                   该工具会在搜索结果中加入文件结构、函数列表和函数所在位置等信息,让模型在不读取全文的情况下,大致判断相关代码承担什么作用。                   还会根据Agent已经看过的内容,自适应地截断重复搜索结果。

十 |                    Skills也采用了类似的按需加载思路。jcode不会在启动时把所有Skill完整写入上下文,而是对当前对话进行语义匹配,在检索到相关Skill时再自动注入。                   用户和Agent仍然可以通过工具或斜杠命令手动激活Skill,但无关的说明不会长期占据上下文窗口。                   浏览器能力同样纳入了Harness设计。目前jcode内置的浏览器工具主要通过Firefox Agent Bridge工作,可以执行打开页面、获取内容、点击、输入、填写表单、截图、滚动和上传文件等操作。

十一 |                    jcode最有趣的功能是Self-Dev模式。                   进入这一模式后,Agent可以直接修改jcode自身的源代码,随后完成构建和测试,重新加载生成的二进制程序,并继续处理原有的一个或多个会话。                   如果用户不满意界面布局、工具行为或者某项工作流,可以让Agent直接修改Harness本身,而不必完全等待项目维护者提供新功能。                   这让人想到翁荔最近提出的一个判断,在模型能够稳定修改自身权重之前,AI的自我改进可能会率先发生在Harness层。《DeepSeek崔添翼力挺翁荔最新长文:AI自进化先从Harness开始》                    jcode的Self-Dev正是提供了象征意义的工程样本。                   02          安装教程                    (1)macOS 和 Linux          `curl -fsSL https://jcode.sh/install | bash`                    (2)Windows 11          `irm https://jcode.sh/install.ps1 | iex`                    安装完成后,在终端输入 `jcode` 即可启动交互式界面。                   03          总结                    总的来说,jcode能够为Coding Agent搭建一套更完整的工作系统,让智能体记得更久、协作得更好,也能在用户授权下按需改造自己的运行环境。

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Published on:14:28:58