GitHub Copilot app 入门:同时运行多个智能体
GitHub Copilot app 支持同时运行多个智能体会话,各任务在独立 Git worktree 上并行执行、互不干扰。每个会话保留独立上下文,可随时切换并从中断处继续,无需重复解释任务。用户可同时启动功能开发、可访问性审查与测试,通过 sessions view 跟踪进度并查看结果。
GitHub Copilot app 支持同时运行多个智能体会话,各任务在独立 Git worktree 上并行执行、互不干扰。每个会话保留独立上下文,可随时切换并从中断处继续,无需重复解释任务。用户可同时启动功能开发、可访问性审查与测试,通过 sessions view 跟踪进度并查看结果。
Tarot Pixel 团队提出用上下文工程和循环工程两个方向提升 Coding Agent 的设计稿还原质量:先对设计稿做五阶段降噪,把节点数从 245 降到 113、单模块 API 调用从 15-25 次降到 5-10 次;再在 Skill 中内置做-看-改闭环,以 diff 百分比为验证器、20 轮为上限,用 Qoder 加 Kimi K3 等模型逐步收敛到视觉一致。
ADrive CLI(ve-adrive-cli v1.0.2)把查找、读取、传输、同步与权限控制带入 Agent 工作环境,让不同 Agent 围绕同一批文件接力,关键写入和高风险操作仍由人确认。
CodeBuddy Security 以情报切割搜索空间,无提示端到端漏洞检出率达 73.2%,为统一使用 GLM-5.2 对照中 Claude Security(42.7%)的 1.7 倍。
火山引擎 AI 安全团队基于字节内部 AI 安全治理实践,系统梳理了 Agent 提示词注入攻击的风险背景、技术成因与防护路线。文章区分了提示词注入与越狱攻击的边界,指出 LLM 无法严格区分指令与数据是长期安全挑战,单点检测可被编码混淆、隐形字符、语义改写等方式绕过。
腾讯技术工程两位作者研读 Anthropic 递归自改进报告、斯坦福 CS329A 课程与 EvoAgentX 等开源框架,提炼出评测→记忆→落地→控制的 Agent 自进化四齿飞轮方法论。文章主张自进化的瓶颈是环节之间的数据通路而非单点技术,并指出改 Skill/Prompt/记忆的 Harness 层是当前投入产出比最高的方向,已有落地案例迭代次数减少 70%、Token 消耗降低 80%+。
火山引擎 AgentKit Sandbox 提供云端安全隔离的智能体运行环境,5 分钟即可创建可运行 DeepSeek Harness 的沙箱,随用随建、用完即弃。
腾讯工程师 lemonye 用 1 个 TL 加 6 个子 Agent 的 harness 工作流驱动前后端开发,围绕只看当前需要的上下文、减少无关上下文、减少重复上下文三个原则改造 10 个方向,全流程预估降本 50%~65%。
推荐理由:作者把 Multi-Agent 工作流的 token 消耗拆成六类来源,逐一给出十个可复用的优化方向和实测降幅。
RingCentral 使用 ChatGPT Work 与 Codex 加速 AI 产品开发,并将跨工程与运营的运营智能集中化管理。
ChatGPT Work 提供面向销售场景的实用工作流,覆盖管线简报、会议准备、客户规划、业绩预测评审与商机诊断五个环节。
ChatGPT Work 提供面向数据科学场景的实操工作流,覆盖根因简报、KPI 备忘录、范围界定分析与看板规格说明四类常见产出。用户可按这套工作流完成从根因拆解、指标对齐、范围界定到看板设计的日常数据科学任务。
ChatGPT 入门指南讲解如何开启第一次对话,并用 AI 完成写作、头脑风暴与问题解决。指南还提供日常使用 ChatGPT 的简单方法,帮助新用户快速上手。
OpenAI 工程师利用大规模 core dump 分析排查罕见的基础设施崩溃,定位出一个硬件故障和一个存在 18 年之久的软件 bug。
天体物理学家 Chi-kwan Chan 使用 Codex 构建黑洞模拟。这些模拟帮助科学家研究极端物理,并检验爱因斯坦的广义相对论。
Wasmer 使用 Codex 与 GPT-5.5 构建了面向边缘的 Node.js 运行时。开发速度提升 10x 到 20x,交付周期从数月缩短到数周。
OpenAI 联合 Thrive 与 Crete,用 Codex 构建了一款可自我改进的税务智能体。该智能体可自动化税务申报流程、提升申报准确率,并加速整体税务工作流。
Ramp 工程师使用搭载 GPT-5.5 的 Codex 审查代码并提交改进,几分钟内即可获得实质性反馈,而此前需要数小时。这种分钟级的反馈速度帮助 Ramp 团队显著加速了代码审查与交付流程。
ChatGPT Work 覆盖 initiative briefs、strategy updates、decision packets 与 progress reporting 四类运营工作流,可支撑立项简报、策略更新、决策材料与进度汇报的日常协作。每种工作流都给出可直接复用的实操流程。
OpenAI 介绍了为在 Windows 上启用 Codex 而构建的安全沙箱,其核心是通过受控文件访问和网络限制来保障运行安全。
ChatGPT Work 提供实用的财务工作流,覆盖报告、差异分析、预测和月度评审。其产出可直接用于决策,形成决策就绪的财务交付物。
OpenAI 学院发布教程,介绍用 ChatGPT Work 处理重复任务、更新、研究、规划与团队运营的实用工作流:https://openai.com/academy/how-to-use-chatgpt-work-for-everyday-tasks
OpenAI 发布教程,介绍如何在 ChatGPT 中搭建和使用 workspace agents。这类智能体可用于自动化重复性工作流、连接工具并简化团队协作。
OpenAI 深入拆解 Codex 智能体循环,展示 WebSockets 与连接级缓存如何降低 API 开销并改善模型延迟。
面向销售团队的 ChatGPT 实用工作流覆盖账户调研、会议准备、客户触达、销售管线复盘与销售执行五个场景。
ChatGPT 的 search 与 deep research 功能可用于查找最新信息、分析来源并生成结构化洞察。该指南讲解了如何结合这两项能力开展研究工作。
ChatGPT 可用于研究工作,帮助用户收集资料、分析信息,并创建结构化、带引用的见解。
ChatGPT 可借助清晰提示词创建并精修图像,几分钟内产出高质量视觉作品。用户可围绕设计反复迭代,直至获得满意效果。
ChatGPT 支持围绕文件完成查找信息、整理、转换格式,并把文档接入工作流等操作。这些实用方法可帮助用户更高效地处理文档。
客户成功团队可使用 ChatGPT 管理账户、改善沟通、降低客户流失率,并推动产品采用与续订。
使用自定义指令和记忆功能个性化 ChatGPT,可获得更相关、一致且贴合个人需求的回答。
OpenAI 发布面向初学者的 AI 基础知识入门指南,讲解人工智能的概念与工作原理。指南说明 ChatGPT 等工具如何使用大语言模型。
OpenAI 的 ChatGPT、Codex 与 API 等产品将 AI 落地于真实场景,覆盖工作、开发与日常任务三类用途。
创建并使用 ChatGPT skills,可构建可复用工作流、自动化重复任务,并确保一致、高质量的输出。
使用 ChatGPT 等 AI 工具时,应围绕安全、准确性和透明度遵循最佳实践,从而负责任地使用 AI。
该教程教你使用 ChatGPT 头脑风暴创意、组织思路,并将粗略概念转化为结构化、可执行的计划。
该指南介绍运营团队如何使用 ChatGPT 简化工作流、加强协作、标准化流程并加快执行速度。
面向财务团队的 ChatGPT 实用工作流,覆盖财务分析、报告、规划与面向决策的沟通。内容聚焦可直接上手的实操流程,帮助财务团队在日常分析、汇报与决策准备中使用 ChatGPT。
OpenAI 的提示词基础教程讲解如何编写清晰、有效的提示词,帮助用户从 ChatGPT 获得更好、更有用的回答。
ChatGPT 的 projects 功能可将 chats、files 与 instructions 集中整理,用于管理持续进行的工作并更高效地协作。
ChatGPT 可用于内容写作,覆盖起草、修改与润色三个环节,帮助用户在写作时保持清晰的结构、语气和意图。