<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Agent on ZeaLoVe's Blogs</title><link>https://zealove.github.io/tags/agent/</link><description>Recent content in Agent on ZeaLoVe's Blogs</description><generator>Hugo</generator><language>zh</language><lastBuildDate>Tue, 14 Apr 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://zealove.github.io/tags/agent/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>从两轮到万亿级知识图谱：AI编程的边界在哪里</title><link>https://zealove.github.io/posts/ai-vibe-coding-boundaries/</link><pubDate>Tue, 14 Apr 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://zealove.github.io/posts/ai-vibe-coding-boundaries/</guid><description>&lt;p&gt;上周，Dev.to 上有一篇有趣的文章：有人用两天时间、130 个 Rust 源文件、55,963 行代码、1,647 个测试用例，构建了一个完整的 CLI 工具。真正有意思的不是这个数字——而是这个团队在设计之初就定下了一条铁律：八个 crate 之间必须保持单向无环依赖，政策运行时注入而非编译期导入。这意味着什么？意味着即使有了 AI 帮助，架构设计依然需要人来拍板。&lt;/p&gt;</description></item><item><title>我用 OpenClaw 的真实感受</title><link>https://zealove.github.io/posts/openclaw-experience/</link><pubDate>Mon, 13 Apr 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://zealove.github.io/posts/openclaw-experience/</guid><description>&lt;p&gt;OpenClaw 是支持接入即时通讯软件的 AI Agent。和普通对话机器人的区别是：它不只是回答问题，它能读文件、写文件、执行脚本、配置定时任务、推送消息——基本上我平时在终端里做的那些事，它都能替我跑。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;我用了一个多月。搭了几个自动化流程，踩了很多坑。这篇文章不说功能介绍，不说行业对比，就说一件事：用下来我真正相信了什么东西，以及我原来的哪些想法被改变了。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>