2万星的AI求职工具，Agent还能干啥？4个GitHub项目建议收藏
22,600、19,300、16,500、6,544——四个数字，对应四个GitHub开源项目的星标数，加起来超过6.5万。它们都在做同一件事：让AI Agent从"只会聊天"变成"能替你干活"。只不过，干活的场景各不相同——求职、并行编程、终端调度、长时自主任务。
连夜替程序员干完脏活！GitHub爆火浏览器Agent实测
导语：手写爬虫和自动化脚本的时代真要翻篇了。最近 GitHub 上暴火的 browser-use 狂揽数万星，它让 AI 真正像人类一样自动操控浏览器——不依赖脆弱的 CSS 选择器，用视觉加 DOM 双模态理解，一句话就能跑通全网自动化抓取和跨系统表单提交。01.
别只盯模型了！GitHub暴火5大Agent神器：自带独立代码安检
现在用 AI Agent 搞开发，差距早已不在模型本身，而在配套的工程套件齐不齐：一个开源本体、一套独立代码安检员、官方岗位插件、跨工具记忆。盘点本周 GitHub 最值得收入工具箱的 5 个顶流开源项目，建议先收藏！1. opencode：开源的 Agent 本体，22.
刚刚，DeepSeek 开源新 Agent 架构：可接 Github 和飞书，研究让 AI 自己接活
作者｜冬梅 当 AI 已经能够独立写代码、修复 Bug，甚至连续工作几个小时，人类为什么反而越来越忙了？这可能是今年 AI Agent 领域一个颇为矛盾的现象。过去，程序员需要亲手编写代码。
Agent越做越多，人反倒更忙了，真正难的地方在哪
最近网上总在聊Super-agent，有人说谁抢了先，有人说谁慢了半步。我看热闹看了几天，觉得比时间先后更值得问的是：它为什么现在出现，又能不能真的用起来。毕竟架构图谁都能画，难的是落到日子里。我先说个自己的感受。我同时开过几个AI窗口写东西，一个查资料，一个改句子，一个排格式。
同样用一个模型，为什么有的公司的 agent 更好用？
差别出在哪里，LangChain 的联合创始人兼 CEO Harrison Chase 在伦敦的 Interrupt 大会开场时，用一整场的时间回答了这个问题。
合上笔记本就废了？K8s之父把Agent搬上云
Latent Space 10 月 7 日这篇《云原生 harness 能让 Agent 在桌面之外也可靠吗？》，作者是 Richard MacManus。标题有点学术，但主角很硬核：Kubernetes 的两位创造者。
GitHub 36.7K+ Star！1100 + 大厂认证 AI 技能库，Agent 有一线工程经验
让 Cursor、Copilot、Claude 直接拥有一线团队工程经验现在做开发，不管写 Java、Go 还是前端。 AI 编码工具已经成为日常标配。Cursor、Claude Code、GitHub Copilot 极大解放了重复样板代码的工作量。
手机自己点 App 的 Agent 火了，能交付的那批差这 4 步
从这条开源安卓 Agent 视频拆起：把「能演示」变成「能交付」，靠的是契约、工具边界和集群分工一条「让手机自己操作 App」的开源安卓 Agent 视频，这两天在 B 站被反复转。点进去看，评论区最热的不是技术细节，全是同一句话：这东西我能不能也让自己的手机干点活。