kaneg

调用 tool 一般应该要限制轮数，比如 20 左右。一般来说用户的每次输入对 agent 来说就是一个目标，一般它都是不达目的不罢休的。

现在很多公司代码用 AI 写基本都达成了共识，但 code review 貌似还不放心。但其实一个好的模型（比如 opus 4.6 ）比大多数架构师都 review 的好。所以说，如果所有的角色，从老板到员工，都认可一个原则，即 AI 出了事不怪人，那其实任何环节都可以用 AI 。

最近我也有类似的困惑。 在 AI 之前，有新需求老板都是交给架构师先做系统设计，然后评审确定合理性和可行性，之后交给程序员实现。没有架构师的设计，程序员无从下手。
而现在有了 AI ，老板开始直接给程序员布置任务，程序员直接把需求交给 Claude code 。Claude code 对需求是来者不拒，从来不质疑。老板要啥就做啥。
我不知道这样下去会发生什么，隐隐约约感觉有一种会失控暴雷的预感。

比较好奇一般跑什么应用风扇会火力全开。我的 Air 连风扇都没有。

@kangkona, 略微尝试了一下，感觉 API 的设计还是比较符合直觉的。不过发现目前只支持 openrouter 的 tool 调用，提了个 issue： https://github.com/kangkona/pig-mono/issues/1 。

有同感。启用了 Agent framework ，agent loop 基本就是不可控的黑盒子，整个 agent 主要能力都由 system prompt 来控制。后续发现各种 case 不如预期的时候，只能各种微调 system prompt ，然后是不是符合预期就只能随缘。

和电车一样，快没电了机器人可以自己去充电桩充电。

这个烦人的问题已经存在很多年了，有时候某个 dialog 卡住了，还不能取消，只能杀进程。

其实用 AI 做 CTF 和用 Google ，用软件一样的，黑客要的是不是攻破，而不会约束自己用什么手段。