开场导语过去一年，Claude Code 和 Codex 把“让 AI 直接改代码、跑命令、交付结果”这件事做成了主流工作方式。但对很多普通知识工作 ...

阿里妹导读本文旨在正式宣告 AgentScope Java 1.1.0 里程碑版本的发布，重点阐述该版本如何从工程实践层面完整落地“Harness Framework”理念。书接上回，我在之前的一篇文章中深入分析了 OpenClaw 及其背后的 Harness Engineering 实践，同时构想了一套 “Harness Framework” 来讲解如何将这套理念应用到企业级智能体开发中。好消息 ...

2026年3月31日凌晨，安全研究员Chaofan Shou在检查npm包时发现了一件奇怪的事。 Anthropic刚刚发布的Claude Code 2.1.88版本里，多了一个约60MB的`.js.map`文件。这种调试文件本来应该在发布前删掉。但Bun构建工具默认生成source map，`.npmignore`里没有加对应的忽略规则，就这样 ...

最近半年，AI Agent的热度居高不下，但很多Java团队却陷入了一个尴尬的境地：Python生态的AI框架（LangChain、AutoGen）确实强大。 但要接入现有的Spring Cloud体系、要保障金融级的数据安全、要处理几十个微服务的复杂集成，简直是“大象硬要钻老鼠洞”。 2025年12月 ...

作为CTO，你面临一个真实的问题：选哪个？ 更麻烦的是，这不是"选最好的"，而是"选最适合的"——Agent选型的本质，是选择与你的数据架构相匹配的技术路线。 这篇文章，我想提供一个务实的决策框架，帮助你在三种主流Agent之间做出判断。 要选对Agent，首先要 ...

7. 结语：把“会用 Arthas”变成“每个人都能用好 Arthas” Arthas 让我们能在生产环境里“看见运行中的 Java”。 Arthas Agent 则让这种能力从“少数专家的手艺”变成“每个工程师都能复用的流程”： 你说现象，它给路径 你给线索，它补证据 你要结论，它写报告 ...

AI agents are reshaping software development, from writing code to carrying out complex instructions. Yet LLM-based agents are prone to errors and often perform poorly on complicated, multi-step tasks ...

claude Code 有两套多 Agent 机制来处理这个问题：Subagents 和 Agent Teams。两个长得有点像，但干的事不太一样。这篇把两个都讲清楚，重点说什么时候用哪个。 如果你用过 Claude Code 的 Skill，可能会问：这跟 Skill 有什么区别？ 简单说，Skill 是任务模板，定义「做什么 ...

在生产环境中，线上问题定位往往面临着巨大挑战 —— 我们不能随意重启应用，更不能暂停服务进行调试。Java Agent技术为我们提供了一种优雅的解决方案，它允许我们在不修改源代码、不重启应用的情况下，对运行中的JVM进行字节码增强，实现无痕调试。

编者按：欢迎阅读“开源上新”栏目！“开源上新”聚焦展示微软亚洲研究院最新发布的开源项目以及开源项目中的重大功能更新。作为“科研上新”的姊妹篇，“开源上新”栏目将帮助你快速了解开源项目的核心价值、关键功能与应用场景，让你能够掌握前沿 ...

OSCHINA 编辑部【OSC 有问必答】栏目，聚焦开发者提出的实际问题，邀请行业专家、技术大咖或资深开发者进行深度剖析和解答，人话版呈现开发者们最关心的问题。 欢迎各位开发者说出你最关心的技术难题，也欢迎资深开发er、行业专家、学者大咖们自荐！