这两天读到开源的代码 Agent，Cline 团队的一篇博客，《Why Cline Doesn't Index Your Codebase (And Why That's a Good Thing) 》，做了一些整理和探索，来分享一下这篇博客内容。
大家好，我是袋鼠帝 说实话，一直以来，都在探索如何用我制作的AI Agent（智能）体变现 我之前大多数的Agent成交都是在微信私域里面。
本文由上海 AI Lab、中国科学技术大学和上海交通大学联合完成。主要作者包括中国科学技术大学硕士生杨靖懿、上海交通大学本科生邵帅
大模型可以不再依赖人类调教，真正“自学成才”啦？新研究仅通过RLVR（可验证奖励的强化学习），成功让模型自主进化出通用的探索、验证与记忆能力，让模型学会“自学”！
在传统工具主导的设计流程中，从 Figma 或 Sketch 起稿，到开发团队手工编码，哪怕是一个简单的网页原型，通常也要经过多轮反复沟通与来回修改，整个流程周期以“周”为单位计算。而 Readdy.ai 的出现，正推动这个流程进入以“秒”计时的 AI 原生时代。
在经过深度思考后，我有了一个大胆的猜想：我们一直在用错误的框架理解它，大家都把它当作"更好的编程工具"，但我越用越觉得，这根本不是一个编程工具，而是一个披着终端外衣的通用 AI agent。正好周末看了Anthropic 产品负责人 Michael Gerstenhaber 的最新一期访谈，
最近，Kimi Researcher（深度研究）开启内测。根据官方介绍，其定位并非一个简单的“搜索工具”，而是一个能够生成带引用来源的深度研究报告的AI Agent。
这是我关于「AI Native 系列」的第二篇文章，主题是：行动闭环。在上一篇里，我讲了什么样的产品才算得上真正的 AI Native，分享了我对 MCP 协议、AI 架构原生性和任务闭环的理解。
2025年已成为名副其实的Agent元年。 不论是Operator、Manus、Genspark等爆款Agent的相继出现，还是各大厂商陆续发布MCP协议支持，种种迹象都在印证着AI Agent正经历从“玩具”到“工具”的关键转折。
LLM 智能体（LLM Agent）正从 “纸上谈兵” 的文本生成器，进化为能自主决策、执行复杂任务的 “行动派”。它们可以使用工具、实时与环境互动，向着通用人工智能（AGI）大步迈进。然而，这份 “自主权” 也带来了新的问题：智能体在自主交互中，是否安全？
