图解 Agent 插件
Claude Code、Codex、Cowork 都有了「插件」，但这一代插件和 2023 年 ChatGPT 那批插件几乎是两种东西。这是入门图解版：不讲配置文件和协议，只用四张图讲清插件是什么、你说一句话之后它在哪几步起作用、它走过哪三代、装之前要知道哪三件事。
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拆开一个 Agent 插件
用一个每样零件各放一个的实验插件，在 Claude Code 2.1.310 上实测技能、子代理、钩子、MCP 服务器、命令各自什么时候加载、往模型上下文里放了什么、由谁执行；追一条输入从提示词到 MCP 消息的完整路径，再对照 Agent Skills 标准、Agent Plugins 1.0 和 Codex，讲清哪些能跨 agent 带走、什么时候值得做成插件。
让 Agent 自己验收、自己整理记忆
Outcomes 让一个看不到写手思路的独立评审按评分标准逐条验收，不合格就返工；Dreaming 在会话之间读旧记忆和历史会话，另外生成一份整理好的记忆库，原库不动。这两个都是 Claude 开发者平台 Managed Agents 的接口，Claude Code 里没有。本文按官方文档讲清它们为什么必要、怎样工作，再找出 Claude Code 里的近亲（/goal 和没放开的 auto-dream），用同一个任务把 /goal 实测了 12 次，最后把设计翻译成能搬到任何 Agent 技术栈的两份契约。
Codex 为什么不把所有工具都交给模型？
基于 Codex rust-v0.147.0 源码，用大白话解释工具为什么要按需加载、BM25 如何从大量工具中排出最相关的几个，以及怎样把同一设计搬到 Python、Go 和其他模型。
读完 Codex 源码，最值得借鉴的 5 个设计
基于 openai/codex 源码，拆解选择性并行、Unified Exec、ExecCell、Skills 渐进上下文、Goal 自动续跑，以及如何通过 App Server 嵌入同一套 Runtime。
Agent 如何记住你
从 Ebbinghaus、H.M.、工作记忆与 engram 出发，重建 Agent 记忆发展史；再对 Mem0、Letta、Graphiti、LangMem、Cognee、MemoryOS 做宣传卖点与实际代码架构对照。
一行路径省掉 84% 的工具调用
OpenClaw 的 daily-ai-news 定时任务连续超时。根因不是模型不够强、不是 prompt 太长、不是上游 API 挂了——是 SKILL.md 里少写了一行绝对路径，导致 Agent 每次执行花 15 次 exec 调用搜索一个 skill 的位置。消息数从 54 膨胀到 165，工具调用结果从 204KB 暴涨到 1.1MB。这篇记录完整的排障过程和修复方法。
OpenClaw 记忆实战：向量搜索挂了也能用
OpenClaw 记忆系统的向量检索默认不可用——但 BM25 文本搜索兜底让系统照常运转。当你发现「不配 embedding 也能跑」，到底要不要修？怎么用 NVIDIA 免费 embedding API 零成本补上？这是一篇生产环境的真实记录。
Claude 工具调用范式转移
Anthropic 在 Claude 平台推出的 Programmatic Tool Calling 和 Dynamic Filtering 不仅是功能增强，更代表了一种 Agent 架构范式的转移——从自然语言编排转向代码编排，从全量上下文注入转向按需过滤。本文综合多篇非 AI 撰写的深度技术文章，从架构原理、性能数据到生产实践，全面解读这场 Outer Loop 的进化。
OpenClaw 生产踩坑
从部署到排障，记录 OpenClaw 从启动失败、飞书消息静默吞回复到 production 稳定的全链路实战经验——compaction safeguard、五层排查法、model-harness-fit 与记忆系统对比。
RAG、LLM Wiki 还是纯文本记忆
RAG、结构化知识库、纯文本上下文记忆——三种 Agent 长期记忆方案的成本、延迟、精度和可维护性对比，附决策树。