為 agent
你的 agent 可直接呼叫的知識庫。
每個來源都經過結構化與向量化,再透過 Model Context Protocol 暴露——讓你的 agent 查詢最新、有據可依的脈絡,而非陳舊的訓練資料。
# 新增 AgentLensHQ MCP 伺服器 claude mcp add --transport http agentlens \ https://api.agentlenshq.com/mcp
11 個實驗室 · 每天 2 則 X 綜述
AgentLensHQ 每天追蹤 8,500+ 個 AI 專案,在它們爆紅之前就捕捉到正在竄升的那些。它同時閱讀 Hacker News、X(原 Twitter)上的研究者,以及各大實驗室自己的部落格——OpenAI、Anthropic、DeepMind 等等。要緊的內容都會整理成易讀的 dispatch,並透過 MCP 提供給你的 agent。
↓ 專案
每週排一次榜,另有拆到實作細節的 harness 長文。
AI Open-Source Radar頭名每週換人,榜單其餘部分沒換至今每一期的頭名都不一樣,而本期這個此前從未出現在榜上——可十個名字裡有八個是原樣延續下來的。在這層換血之下,Ponytail 的連漲與 DeepSeek Harness 的連跌,終點落在了同一個地方。AI Agent Harness 原始碼拆解What a Harness Actually Is, in 190 Lines of CodeThe word harness is everywhere now, and almost nobody points out that it names two things at once: the program that runs the loop, and the files you prepare for it inside your own repository. Keep those fused and every harness article you read will, at some point, stop lining up. This one pulls them apart using the main loop of mini-swe-agent — 190 lines, short enough to read in one sitting, and each of the five subsystems (instructions, tools, environment, state, feedback) lands on a line number you can point at.每個來源都經過結構化與向量化,再透過 Model Context Protocol 暴露——讓你的 agent 查詢最新、有據可依的脈絡,而非陳舊的訓練資料。
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