一 | 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。 Danielle 编译 周二（4月2日）晚上，奥克兰北岸Beach Haven发生一起绑架事件。 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。
二 | 有的写了几十行代码，就告诉你任务已经完成。
三 | 一名女子在家中被三人绑架，受害女子已被找到并接受治疗。 Advertise with us 据英文《先驱报》报道，警方已逮捕其中两人。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。他们于昨天在北岸地方法院出庭。
四 | 其中一名男子被控绑架一名妇女，最高可判处14年监禁。 警方正在调查另一名“危险”男子，已对25岁的Ralph Park发出了逮捕令。
五 | Waitematā警局侦缉督察Callum McNeill说，警方已经进行了“一系列调查，包括在奥克兰地区发出搜查令，以确定Park的行踪”。 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”。
六 | 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。 他透露，Park可能在周二晚上受了枪伤，然后试图寻求医疗救助。
七 | Park的枪伤可能是他自己或同伙误伤。
八 | “在本周的调查中，警方审查了监控录像，对涉案车辆进行了法医检查，更多线索浮出水面。” 目前，警方正在调查Park的行踪，包括检查医疗机构。 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。
九 | “虽然我不能透露调查细节，但警方正在努力找到并逮捕他。” 警方提醒，Park可能会使用假名。他身高166cm，身材消瘦。 公众如果看到此人，请立即拨打111报警。“他很危险，我们建议公众不要接近他。 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。
十 | 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。” 相关阅读： 奥克兰北岸绑架案：一男一女在酒吧被捕，绑架动机是...... 可怕！北岸发生绑架案！还有人开枪！ 注：本文为编译/原创，欢迎转发分享；但严禁复制等未经授权的非法使用。
十一 | 在github上已经收获10k stars。违反上述声明者，本网将追究其相关法律责任。使用授权请联系[email protected]。 chineseherald.co.nz All Rights Reserved 版权所有 (责编：丹妮) 来源 - 相关内容 Barfoot & Thompson：奥克兰3月住房成交价涨11万纽币，接近历史高点！ 奥克兰市中心重要吊桥关闭！行人多走20分钟，商家苦不堪言 新西兰这家绿超又发现老鼠 当局称“不可避免”...... 气候危机还是逃学危机？他警告：你敢气候游行，我敢记你旷课 奥克兰一房屋被大火吞噬，一名女子和孩子及时逃生 政府节支路漫漫：38个公共服务部门又增加了数千名新员工 亚裔律师神操作：给客户立遗嘱，受益人写自己，客户全家“净身出户”…… 员工润去了黄金海岸，奥克兰市议会允许其远程工作。 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。
十二 | 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。 记忆的写入也不完全依赖用户操作。
十三 | 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。
十四 | 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。
十五 | 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。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。 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。
十六 | 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。 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。
十七 | 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。 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。
十八 | 《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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