Tag: AI Agents
All the articles with the tag "AI Agents".
-
WPA MCP 预览：用 AI 分析 Windows trace
Published: at 06:02 AMWindows Performance Analyzer 集成 GitHub Copilot 的早期预览：自然语言提问 trace 分析，快速定位 CPU、延迟与瓶颈根因。目前仅支持 Copilot 订阅，附示例 prompt 与设置。
-
从生成代码到可信代码：微软开源单测 agent
Published: at 02:28 AM微软开源 polyglot 单测生成 agent（code-testing-generator），四步工作流让测试可运行、可被发现、断言有效；152 任务基准完成率 92.1% 对 78.9%，附安装与试用方法。
-
Squad 接入 Agent Framework：会学习的团队
Published: at 01:33 AMSquad 是运行在 GitHub Copilot CLI 上的开源多智能体框架，会记住决策、沉淀技能。预览包 Squad.Agents.AI 把它包装成标准 AIAgent，一行 DI 注册即可接入 Agent Framework。
-
给 AI 编码代理接上 Microsoft Learn：用 Learn MCP Server 拿到当下的官方文档
Published: at 11:53 PMAI 编码代理总在写过期 API？接入 Microsoft Learn MCP Server，让代理在写代码前先查到当下的官方文档。文章解释它是什么、为什么有用，并给出在 GitHub Copilot CLI 和 VS Code 里的接入方法。
-
LangChain.js 初学者免费课程：用 JavaScript 构建智能 AI 应用
Published: at 12:33 AM微软发布免费开源课程 LangChain.js for Beginners，8 个章节、70 余个可运行的 TypeScript 示例，从 LLM 调用到 Agent、MCP 再到 Agentic RAG，专为 JavaScript/TypeScript 开发者设计，无需 AI 背景即可上手。
-
GitAgent 在解决什么问题
Published: at 12:08 AMGitAgent 不是又一个让你在网页里点点点配置 agent 的平台，而是想把 agent 的定义重新拉回 git：身份、技能、规则、工具、记忆、合规信息都变成仓库里的普通文件。它真正想解决的，不是“怎么再造一个 agent runtime”，而是怎么让 agent 像代码一样被版本化、分支化、审查、导出和迁移。
-
把知识写进 Markdown，把动作交给 MCP：Agent 架构里最该拆开的，可能根本不是模型，而是 know 和 do
Published: at 05:44 AMThe New Stack 这篇文章最有价值的地方，不是简单唱衰 MCP，而是把很多团队今天在 agent 系统里最容易混掉的两类问题拆开了：知识问题和执行问题。团队规范、工作流、语气、判断边界这类“know”适合进 SKILL.md；API 调用、数据库查询、消息发送这类“do”才适合进 MCP。真正成熟的方向不是二选一，而是把 Markdown skills 放在上层，让 MCP 回到执行层。
-
当 Agent 真要落到生产里，难点就不再是会不会聊天，而是这四层怎么接起来：Framework、Foundry、MCP、Aspire
Published: at 02:50 AMMicrosoft 这篇 Interview Coach 实战文真正有价值的地方，不是又做了一个能对话的 agent demo，而是把生产化 agent 应用常见的四层拼图摊开了：Agent Framework 负责 agent 逻辑与编排，Foundry 负责模型与治理后端，MCP 负责工具边界，Aspire 负责多服务编排与部署。它讲清楚的，其实是 agent 从 demo 走向系统时，责任该怎么分层。
-
Agent Harness 到底在补哪块：Microsoft Agent Framework 正在把 agent 从会说话，推到真能干活
Published: at 12:15 AMMicrosoft 这篇关于 Agent Harness 的文章，真正有意思的不是又多了一个术语，而是它把 agent 落地时最容易被忽视的三层能力摊开了：shell / filesystem 执行、approval 控制、长会话 compaction。模型负责推理，harness 负责把推理安全地接到现实执行上。