Jayden0

⛰️05 后
🏠 大四双非在读/web全栈开发
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🙌 AIGC/全栈/商业化项目开发

[Jayden0 @jiahao_jayden]

@tan_stack oh! shit!

[Jayden0 @jiahao_jayden]

To learn about Agent, I recreated a desktop version of codex, and everything is just getting started. It's a cute panda !

[Jayden0 @jiahao_jayden]

@coder_left 重要的是运行时，https://t.co/ZKbgsKyyf4

[Jayden0 @jiahao_jayden]

写了一篇万字长文，聊聊最近对 Agent 运行时与自进化的思考：

大家都在讨论 Agent 自我进化，但真正在工程落地时，瓶颈往往不在大模型多聪明，而在于运行时（Runtime）架构设计。

全文从时序冲突、过程式 Hook 到状态机与因果日志做了拆解👇

https://t.co/qqBRwaAEFo

[Jayden0 @jiahao_jayden]

@xiaomovps 非常认同。Pi v2 把单文件 JSONL 改成 lane 加日志流之后，最大的收益就是彻底解决了断点续跑问题。

我之前把这套 runtime 和其他几家 harness 做过一次横向对比： 📷https://t.co/qqBRwaAEFo

[Jayden0 @jiahao_jayden]

@chasen_liao 非常认同。Pi v2 把单文件 JSONL 改成 lane 加日志流之后，最大的收益就是彻底解决了断点续跑问题。

我之前把这套 runtime 和其他几家 harness 做过一次横向对比，架构上这是自进化的方向： 📷https://t.co/qqBRwaAEFo

[Jayden0 @jiahao_jayden]

写了一篇万字长文，聊聊最近对 Agent 运行时与自进化的思考：

大家都在讨论 Agent 自我进化，但真正在工程落地时，瓶颈往往不在大模型多聪明，而在于运行时（Runtime）架构设计。

全文从时序冲突、过程式 Hook 到状态机与因果日志做了拆解👇

https://t.co/qqBRwaAEFo

[Jayden0 @jiahao_jayden]

@arjunkmrm @EffectTS_ fuck，太酷了

[Jayden0 @jiahao_jayden]

@tommyvedvik fuck,天才

[梁爽withyou^^ @LiangShuang2026]

「1/10」
你好，我是梁爽
这是我来到推特后第一次正式发帖

很多人奇怪这个谐音“凉爽”的名字，其实我出生那天是一年中最热的一天，找先生算过，命里全是火。特别爱折腾

作为AI-Native，我想把自己这19年很“折腾”的经历和未来发展方向，全部公开，当作我做个人IP的第一篇置顶～

[Jayden0 @jiahao_jayden]

I just reserved my Cloudflare Wallet tag: https://t.co/9T0GNC4qEJ.

Reserve yours now at https://t.co/AiVtNXs39U

[Max For AI @MaxForAI]

昨天见了一个非常牛逼的Agent团队，我敢说在国内绝对是T0的级别（之前DPSK还找他们搞了点Agent数据）

刚好聊到了这两天推上吵得非常热闹的AI产品（Agent）要不要用Python的话题

他们Founder说的很直接：SB才在Agent项目里用Python🤣

TS适合100%Agent项目，主要有几个原因：

第一，Agent最终大多时候会在产品里。

不管你做的是Chat界面、工作流面板、浏览器插件、Copilot，还是IDE扩展、Slack/Discord/网页工具，TS天然离这些更近。

前端是TS，后端也是TS，中间的tool schema、事件流、UI状态都能共用一套类型。

如果你用Python那就会变成：

模型服务在Py、后端在Node、前端在TS
一份schema要复制三份

如果某个字段名大小写错了，你的Agent马上就给死给你看。

第二，Agent很依赖异步和事件流。

Agent不是一次请求一次回答这么简单。

它要边想边输出，边调用工具，边等用户确认，边更新UI，边处理取消、重试、超时、恢复。

TS/Node在事件驱动、stream、WebSocket、server-sent events这些场景里很顺。

Python当然也能做，但你会更容易感受到「这东西本来不是为这类Web产品链路长出来的」。

第三，类型系统对Agent很重要。

Agent真正容易炸的地方不是「模型不会说话」，而是工具参数错、返回结构错、状态字段错、上下文对象变形。

TS可以把很多东西提前卡住：

tool input/output、agent state、message format、UI事件、workflow node、permission object、external API response

这对Agent很关键，因为Agent系统里有大量JSON对象在飞来飞去。

第四，TS更适合做「Agent runtime」。

如果你做的是一个Agent框架、SDK、运行时、插件系统，TS优势更明显。

因为使用者往往要把它接进：
网页、后台服务、Electron、浏览器插件、VS Code插件、API route、serverless、edge runtime

这些地方TS生态更统一。

所以很多Agent infra选TS，不是因为Python不行，是因为它们要服务的使用场景更接近Web开发者和产品团队。

第五，AI应用现在其实是拼系统。

早期大家用Python，是因为AI=模型。

现在很多AI产品已经演化到包含LLM API、tool calling、database、vector store、browser automation、workflow、UI、billing、auth、analytics

这已经不是研究工程了，是产品工程。

互联网产品工程的主语长期就是JS/TS。

很无聊，但世界就是这么没品😮‍💨

但他也表示Python不会消失。

更合理的分工其实是：

Python做模型层、数据层、eval、embedding pipeline、离线任务、实验脚本。

TS做产品层、Agent编排层、前端交互层、插件层、用户可见的runtime。

所以你如果做一个Agent产品，你最好：
MVP前端+Agent orchestrator用TS。

涉及模型训练、数据处理、复杂检索、评测系统，再上Python。

聊了一下午，真的学了太多了

才知道自己之前对于Agent的认知到底有多浅薄🧎

[极客杰尼 @seekjourney]

再推荐一个好东西！非常适合研究 Coding Agent System Prompt 的项目：Phistory。

它会归档 Claude Code、Codex、Kimi、OpenCode、Pi 等 Agent CLI 的系统提示词版本快照，并提供 Prompt Diff。

System Prompt 本质上是 Harness 的控制平面。

源码展示系统具备哪些能力，Prompt Diff 价值巨大。

对于研究 Claude Code、Codex 和 Harness Engineering，非常值得收藏。

https://t.co/YDHFmG0ohJ

[Jayden0 @jiahao_jayden]

@pnly_tar 期待在美国商店也可以上架

[Jayden0 @jiahao_jayden]

@bigeagle_xd 逆天了这个 R*

[Jayden0 @jiahao_jayden]

@blackanger spec 这个方式很适合逐步探索/编写，我在从 0 实现一个 Agent 框架，这很适合

[Jayden0 @jiahao_jayden]

@wasmerio 如果我在浏览器编译成 WebAssembly 在浏览器运行的浏览器，去运行在浏览器编译成WebAssembly 在浏览器运行的浏览器会怎么样

[Jayden0 @jiahao_jayden]

@blackanger 为什么一股 claude 味：读完你能独立写合同、过质量门、跑验证、看懂五种 verdict，并把 guard 挂进 CI。

[Jayden0 @jiahao_jayden]

我对 GPT-5.6 Sol 最大的评价是，喜欢说人话，不像 Fable5，比文言文还难看懂

[Jayden0 @jiahao_jayden]

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[Jayden0 @jiahao_jayden]

TanStack 没有营销预算。
他们说，如果你连续说 3 次，就能召唤出 Tanner 本人回复。 TanStack TanStack TanStack