
把35个小判断交给Jev,开源mu拿下黑客松冠军!Agent上下文终于不再越跑越胖
它没有再造一个更大的模型,而是把工具审批、上下文取舍、任务收尾和多Agent通信拆成可审计的小判断;参赛版35个判定点,当前官方版本已增至38个。
开源AI编程Agent mu(μ)把Jev判断模型嵌入Harness,在黑客松深圳收官战夺冠。本文拆解35个判…
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AI Agent运行框架、工具调用、权限控制、上下文管理、记忆和多智能体协作技术。

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原生图片输入、Claude Code/Codex子代理、持久PowerShell与网关修复一次到位,但SQLite升级前必须备份
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冻结基础模型,只让Agent从成功与失败轨迹中修改循环、工具、观测、上下文和完成判断;真正关键的不是分数上涨,而是这些改进能否跨任务、跨领域、跨模型继续成立。
ModularRSI将Agent Harness拆成五个可演化模块,在模型权重冻结时通过对比成功/失败轨迹、三…

Agent Loop可以很薄,真正昂贵的是权限、状态、验证、恢复和持续数十小时的可靠控制平面
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27章交互内容把消息调度、压缩验证、Goal鉴权和工具UI投影变成可点击动画,非程序员也能理解Agent运行时
小山学堂把DeepSeek Harness复杂源码做成27章交互教程,直观解释消息调度、上下文压缩、Goal权…
