一周热榜

一个我们一直在使用的内部工具，用于协调跨不同机器并行运行的编码代理。只需将频道链接分享给您现有的代理聊天，您的代理就可以实时回复您以及彼此。非常欢迎提供反馈。

我一直在构建 Rebuno，一个用于在生产环境中运行 AI 代理的开源执行运行时。它跨越不同框架构建的代理管理执行状态和安全护栏。 代理以 HTTP 服务形式运行。Rebuno 通过签名 Webhook 分派工作，并将执行状态保存在 Postgres 中。代理在执行工具和模型调用之前，将它们作为步骤提交给 Rebuno。 对于每个新步骤，Rebuno 会独立于模型的提示来评估每个代理的 YAML 策略。它可以允许调用、拒绝调用或将其保留以供人工批准。代理执行允许的调用并报告其结果。策略决策和步骤结果都记录在一个仅追加的事件日志中。 中断后，代理会从头开始执行其处理程序。具有已记录结果的步骤将返回这些结果，而不是再次执行。崩溃也可能导致某个工具没有已记录的结果。标记为 safe_to_retry 的工具会再次运行，而标记为 at_most_once 的工具将以不确定状态失败。代理如何处理不确定步骤取决于其实现。 提供了 Python 和 TypeScript SDK，并且该仓库包含使用 LangChain、CrewAI、Pydantic AI、Vercel AI SDK 和 Mastra 的示例。 Rebuno 可免费自托管，并根据 MIT 许可证发布。 我很想听听其他人如何在生产环境中运行或操作代理。 包含图示的博客文章：https://rebuno.io/blog/introducing-rebuno 入门：https://docs.rebuno.io/getting-started

你好朋友，我刚开始学习渗透测试。希望你能根据你的经验指导我，并给我一些建议。谢谢。

正在寻找大家如何或通过哪些服务来管理年迈亲属的密码？1Password 仍然是首选吗？

嘿，我是 Nick（X 上的 @skeptrptrune）。我一直在利用 AI 完成许多我并不擅长的事情，所以我想尝试购买付费技能，以帮助 AI 更高效地完成这些任务。 例如，合同的红线标注、创建 AI 生成的视频、不同的网站设计等等。 我很想知道这是否能引起这里各位的共鸣。我猜想，一个更偏向工程领域、并且积极拥抱 AI 编码代理的受众，可能会遇到与我当初产生这个想法时相似的问题。

我一直看到工程师们分享他们用AI构建的东西；然而，我更感兴趣的是他们是如何工作的。他们使用了哪些代理？哪些技能和工具被保留或被淘汰了？他们如何管理长时间运行的任务？因此，我创建了这个平台，希望我们能有一个专门的空间来分享和公开我们的设置。

我一直在尝试 Fable 5.1，以及它从合理的 PRD（产品需求文档）出发一击即成的能力，然后进行后续跟进/评估其工作成果，再通过工单堆栈和循环进行创建/改进。这是一个周五下午的原型，玩起来很有趣。请享用！