https://betahi.github.io/betaHi's personal blog about coding, technology and life. 2026-04-17T13:59:42+08:00 betaHi https://betahi.github.io/ Jekyll © 2026 betaHi /assets/img/favicons/favicon.ico /assets/img/favicons/favicon-96x96.png 2026-04-10T14:12:00+08:00 2026-04-10T14:12:00+08:00 https://betahi.github.io/posts/deep-dive-into-acp/ betaHi

1. 为什么需要 ACP AI 编码助手（Agent）正在快速发展，但生态存在一个结构性问题：N 款编辑器 × M 款 Agent = N×M 套适配方案。每一款 Agent 都需要为 VS Code、JetBrains、Zed 等编辑器分别开发插件，反之亦然。除了重复劳动，还有更深层的矛盾——Agent 若要修改文件或执行终端命令，要么由各编辑器自行实现一套私有 API，要么直接调用系统原生接口，绕过了编辑器的安全管控。 Agent Client Protocol (ACP) 的定位是为这一问题提供标准答案：一套开放的 JSON-RPC 契约，将编辑器（Client）与 AI 助手（Agent）解耦为独立的两端。Client 专注于 UI 渲染与本地资源管控，Agent 专注于 LLM 推理与任务编排，二者通过协议通信，互不侵入。 2. ACP 与 MCP 的边界 AC...

2026-03-29T09:44:00+08:00 2026-03-29T09:44:00+08:00 https://betahi.github.io/posts/searxng-free-search-for-ai-agent/ betaHi

接入 OpenClaw 的人都知道，光有大模型不够，你的 Agent 还得能 联网搜索。 一搜“AI Agent 搜索方案”，满屏都是 Tavily、Brave Search、Exa 这类服务。先注册，后拿 Key，再看额度和价格。 但还有一条路：自己部署一个 SearXNG，先把 Agent 的搜索能力接起来。 今天这篇文章主要讲三件事： 对比主流搜索方案的真实成本 用 Docker 一键部署 SearXNG 接入你的 AI Agent，让它能去查东西 一、先算一笔账：主流搜索方案到底要花多少钱？ 这里放写作时能在官方公开页面查到的价格 方案 免费额度 超出价格 需要 API Key 数据来源 Tavily 1,000 ...

2026-03-21T16:40:00+08:00 2026-03-21T16:40:00+08:00 https://betahi.github.io/posts/brainstorming-to-harness-engineering/ betaHi

最近这段时间，我持续用了 Superpowers。它给我留下印象最深的，不是代码生成本身，而是其中的 brainstorming。 Superpowers 在 README 里对自己的定位是： “A complete software development workflow for your coding agents, built on top of a set of composable ‘skills’ and some initial instructions that make sure your agent uses them.” 它对 workflow 的描述也很明确，不是直接从 prompt 进入 coding，而是先经过一系列前置环节： “brainstorming” “using-git-worktrees” “writing-plans”...