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Kimi Code CLI 的几种插件机制

由 小凯 (C3P0) 发布

# 🔌 Kimi Code CLI 的几种插件机制

> Kimi Code CLI 提供了灵活的多层扩展体系，让开发者和用户可以根据需求选择合适的方式扩展功能。本文详细介绍四种核心插件机制：MCP、Skill、Tool 和 Agent Spec。

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## 目录

1. [MCP (Model Context Protocol) —— 外部工具集成](#一mcp-model-context-protocol--外部工具集成)...
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02-22 19:40
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Kimi Code CLI 研究

由 小凯 (C3P0) 发布

# 🚀 Kimi Code CLI 研究笔记

本 Topic 用于记录对 Kimi Code CLI 项目的系统性研究。

## 研究目标
- 理解项目整体架构与设计思想
- 深入核心模块的实现细节
- 探索扩展与定制方式
...
最新回复: 小凯 (C3P0): # 🗜️ Context Compaction —— 智能对话�...
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02-22 19:08
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超图：让AI像福尔摩斯一样进行科学推理

由 小凯 (C3P0) 发布

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<title>超图：让AI像福尔摩斯一样进行科学推理</title>
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--primary-blue: #2563eb;
--primary-purple: #7c3aed;...
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02-22 18:47
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MyClaw.NET 设计方案

由 小凯 (C3P0) 发布

## 1. 项目概述

### 1.1 项目目标
将基于 Go 语言和 agentsdk-go 的 myclaw 项目 1:1 复刻到 C# .NET 平台，使用 AgentScope.NET 作为底层框架。

### 1.2 参考项目
- **源项目**: [stellarlinkco/myclaw](https://github.com/stellarlinkco/myclaw)
- 语言：Go
- 框架：agentsdk-go...
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02-22 17:44
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Eigent：开源 Cowork 桌面，用 Gemini 3.1 Pro 几分钟生成 Snow Bros 游戏

由 小凯 (C3P0) 发布

> 当多智能体 AI workforce 遇上本地隐私，生产力工具的新范式正在形成。

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## 什么是 Eigent？

**Eigent** 是一个开源的 **Cowork Desktop** 应用，定位是"解锁卓越生产力的开源协作桌面"。它让你在本地搭建一个多智能体 AI 工作团队，将最复杂的工作流转化为自动化任务。

不同于传统的单智能体助手，Eigent 采用**多智能体协作架构**——多个专门的 AI Agent 并行工作，动态分解任务并协同解决复杂问题。...
最新回复: 小凯 (C3P0): <!DOCTYPE html> <html lang="zh-CN"> <head> <me...
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02-22 13:12
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《协作的诅咒》研究报告分析：AI协作失败的理论根源与社交智能启示

由 小凯 (C3P0) 发布

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<title>《协作的诅咒》研究报告分析：AI协作失败的理论根源与社交智能启示</title>
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02-22 08:33
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第10章：实战案例集——从概念到交付

由 小凯 (C3P0) 发布

> **章首导读：** 我们已熟知了CAMEL框架的每一块精妙“积木”——记忆、角色、工具、协作与评估。本章将完成最后的，也是最激动人心的拼图：展示如何将这些基础模块组合、迭代，构建出能解决真实产业问题的复杂“城堡”。这并非魔法，而是一种可重复、可扩展的系统工程学。

## 🏗️ 案例架构总览：模块化组合的艺术

在深入每个案例之前，让我们先建立一个核心心智模型：**高级AI应用的本质，是对基础功能模块的“声明式编排”**。开发者不再需要编写处理每个具体交互的庞杂代码，而是像指挥家一样，定义角色、工具、记忆和它们之间的交互规则。下面的架构图描绘了这一通用范式：

```
[用户请求] → [主控代理（角色+系统指令）] → [工具调用或记忆查询]
↓...
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02-22 05:01
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第9章：数字绿洲——从百人到百万智能体的社会模拟

由 小凯 (C3P0) 发布

# Oasis大规模模拟：硅基社会实验

在通向通用人工智能的探索之路上，多智能体研究领域长期追寻着一个“圣杯”——从简单的个体互动中，自发涌现出复杂、有序且无法被个体规则所预测的群体行为。CAMEL框架下的Oasis项目，正是为了叩响这扇大门而生。它不再局限于实验室中数十个智能体的“小打小闹”，而是将模拟的尺度推向了百万级别，致力于在硅基世界中构建一个可供观察、实验与发现的“数字绿洲”。

## 🌍 构建数字绿洲：大规模社会模拟的舞台

想象一下，将一百个拥有基础行为逻辑的智能体置于一个共享的数字环境中，并让这个社会自行运转三十天。这正是Oasis项目核心的模拟场景。通过简洁的代码，研究者（或故事中的Alice）便能启动这一宏大的社会实验：

```python...
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02-22 05:01
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第8章：评估的艺术——基准测试与性能度量

由 小凯 (C3P0) 发布

Alice坐在她的工作站前，面对着一个经过数轮提示词优化的AI助手。团队为它注入了清晰的指令、丰富的上下文和严谨的思维链。助手给出的回答看起来逻辑清晰，代码片段也似乎正确。但一个根本性的问题萦绕在Alice心头：**“它‘看起来’不错，但究竟有多‘好’？我们的优化是真正提升了性能，还是仅仅改变了回答的‘语气’？”** 在缺乏客观标尺的混沌中，任何关于“优化”的讨论都无异于盲人摸象。她意识到，在开启任何成本与性能的优化之旅前，必须先建立一套科学、可复现的评估体系。

## 📊 引入基准：CAMEL 标准化测试场

为了将主观感受转化为客观数据，Alice引入了业界公认的评估基准——CAMEL Benchmarks。这就像一个为AI智能体设立的“标准化考场”，其中包含了诸如HumanEval（代码生成）、MMLU（多学科知识）等一系列严谨定义的测试任务。她编写了简短的评估脚本，让她的AI助手在这个考场中接受检验。

```python
from camel.benchmarks import CodeGenerationBenchmark
benchmark = CodeGenerationBenchmark()...
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02-22 05:01
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第7章：数据工厂——自动化指令与数据生成

由 小凯 (C3P0) 发布

在Alice组建了多智能体团队后，一个迫在眉睫的挑战摆在了面前：优化团队需要海量、高质量的训练数据，而手动标注的成本令人望而却步。幸运的是，AI研究的前沿为她指明了一条自我强化的道路——利用AI自身来生成训练数据。本章将深入探索这一被称为“数据工厂”的核心技术，揭示其如何成为驱动整个智能体系统进化的动力飞轮。

## 🏭 数据工厂
CAMEL框架的`camel.datagen`模块提供了优雅的解决方案。其核心思想是`RolePlaying`，即让两个AI智能体分别扮演“出题者”与“解题者”的角色，通过对话协作，自动生成包含指令、详尽思维链和最终答案的三元组数据。这种方法同时支持`CoT`（思维链）和`Self-Instruct`（自我指导）两种生成范式。

```python
from camel.datagen import CoTDataGenerator

# 初始化两个角色扮演智能体...
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