两个 Agent 的钉钉对话:异构多 Agent 协作的消息总线模式

Heterogeneous multi-agent orchestration through messaging platforms — why we skipped CrewAI and used DingTalk

我的桌面上常年跑着两个 Agent。

一个是 OpenCode,配了 GLM 5.2,专职写代码。它的 Server API 挂在远端机器上,通过 HTTP Basic Auth 暴露端点,我可以在任何地方给它发任务。另一个是 Hermes Agent,配了 Qwen 3.7 Max,管我的知识库、笔记、博客——它认识我写的每一篇文章,记得我的每一个偏好。

它们不在同一台机器上,不用同一个框架,甚至不知道对方的「进程」在哪里。但它们每天都在钉钉上协作——有时候单聊发任务,有时候在群里 @ 对方。

上个月我让 Hermes 写一篇关于 Harness 工程的博客。它从知识库里检索素材、搭好大纲、写好正文,但缺一段能跑的 Python 示例代码。Hermes 没有犹豫,直接在钉钉群里 @ OpenCode:「帮我写一个 Agent 反馈循环的 Python 实现,要求用 dataclass + Protocol,带类型注解。」OpenCode 花了 40 秒生成代码,跑通了测试,把结果贴回群里。Hermes 拿到代码,整合进文章,发布。

整个过程,我没有切过一次窗口。

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Agent 产物即应用,分享协作即对话

From Text Output to Living Application — Why Every AI Agent Needs Publish and Feedback

昨天晚上,我在 AI Notepad 里写完一篇技术笔记,点了一下「📢 发布」,3 秒后拿到一个 URL:https://hugozhu.site/notes/p/bbzH9XEA

我把链接丢到钉钉群里。10 分钟后,同事在页面上选中一段话,点「📝 批注」写了句:「这里是不是可以加个 error handling 的例子?」这条批注没有变成一条消息淹没在群聊里——它被存进了数据库,等我对悟空说「看看读者怎么说的」,AI 就把所有批注拉出来,当作下一轮优化的上下文。

这不是一个笔记应用的 feature。这是一种新的协作范式: Agent 产物即应用,分享协作即对话

Agent 产物即应用:发布、批注、反馈闭环

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AI Agent 定时任务的自动优化

Telemetry-driven cron optimization for AI agent runtimes

上个月,我发现一个跑了 3 周的定时任务每天都在用 Claude Sonnet 4 做一件极其简单的事——搜索两条关键词、整理成表格、发给我。每次消耗约 8000 token,成本 $0.12。换成 GPT-4o-mini,同样的任务 2000 token 就够,成本 $0.003。

3 周 × 每天 $0.12 = $2.52。换成 mini 只要 $0.06。

这不是模型的问题,也不是调度器的问题——是 调度器和模型选择之间缺了一层。你的 cron 系统知道什么时候该跑这个任务,但完全不知道该用什么模型、多少推理深度来跑。

从盲调度到自适应调度

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