今天睡觉之前总结一下这一段时间接触的 AI Agent。有很多人说，AI 相关的一些应用以及开发等等各个方面，下一个赛道可能是 AI Agent。而且最近连续几次火爆的 AI 事件中，好几次都是跟 Agent 有关的。现在各大厂商也都在挤破头的推出自己这方面的一些应用。因此我觉得也得站在时代的风口上，让自己的成长稍微顺利一点。
我最先接触的 Agent 是 Codex。最初知道有这么一个工具的时候，基本上是拒绝使用的。因为这个产品是 OpenAI 的，而我最近这几年基本上都放弃了科学上网的这种技能。因此只要带点擦边的这种应用，我基本上不去碰。但是偶然之间看到别人能够把 DeepSeek 接入进去，只用它的这个壳子，用 DeepSeek 的大脑也能够完成一些工作，于是我就来了兴趣，毕竟那个时候我刚刚在硅基流动的平台上充了不少钱。后来慢慢的发现，不仅仅是 DeepSeek 可以接入，其他的一些模型也都支持 OpenAI 的 API 兼容模式，因此都能够接入，包括我本地部署的千问 3.6-35B-A3B 以及千问 3.6-27B 两个模型都是没有问题的。也许由于我没有使用 GPT 这样的模型，有很多它原本非常优秀的功能我没有体验到。另外就是当前我没有用上所谓的 Skill 的功能。当然现在很多网络博主宣传的就是各种 Skill 的应用，这一方面我也在各种尝试，不断的去摸索打磨。最近正在逐步的看一些基本的教程。
接触的第二个叫做 Continue，这个是一个 VS Code 上的插件，网络上以及找 AI 做咨询的时候，很多地方都推荐这一个 VS Code 的插件，说这一个对于软件开发的人比较友好，而且上手比较快速。但是不知道为什么，我自己反正就是没有用起来，甚至连模型都没有接进去。
再接下来就得说一说 Cline 了。这是我这一段时间用的最多的一个 Agent，主要是用来辅助我日常工作中的软件开发以及代码分析。我查过很多网络上的评价，以及找各个国内的 AI Chat 网页给做相关的对比。有很多地方就是拿它跟 Continue 进行对比。对比的一个结果，就是说它的入门门槛会比较高，上手会比较难。但是不知道为什么，我做这一个插件尝试的时候，一次就成功了，而且感觉体验良好，目前也是我主力使用的一个。
最近这段时间我使用千问的本地大模型用的比较多，主要是千问 3.6-35B-A3B。同时我也了解到千问其实也有一个千问 Code。既然都是同一个团队出品的，我觉得肯定是有衔接上的一些特殊考虑，就像 Codex 和 ChatGPT 一样。但是这个 Agent 对我来说也就是能用，本地尝试的时候也是比较顺利。从它的一些提示词来看，能够看得到它执行的过程非常清晰。但是我总感觉这个体验的这短暂时间让我感觉效果一般。
还有一个就是 TRAE ，这个零零星星的使用，使用的不是很多，但是跨度其实是比较长的。如果说这个产品的话，我感觉没有什么太大的毛病，就是占用的资源比较多。而且它这个软件更新的频次比较快，应该是在不断的往里面堆叠一些新的功能。只是堆叠的一些新功能，我并没有体验到。最初的时候基本上就是免费的，后来免费的羊毛越来越难薅，但是好在能够接入自己的 API，也能够接入本地大模型。但是我放弃使用这一个工具，主要还是因为它对计算机的资源吃的太多了。我喜欢的工具还是轻量化、简洁化、专用化的风格。
接下来说一说 Claude 吧。我了解到很多人使用 Claude 就是为了编码。而 Claude 的 Agent 配合他们家的大模型，在编码以及编码解析各个方面的能力非常强。但是由于前面我提到的这个原因，我没有体验到这种原生的满血状态。但是他们家的 Agent 想要接入其他的模型是非常容易，也很顺利的。可能是由于使用的大脑都差不多，在使用的时候，我感觉上面的这些工具也没有什么太大的差别。只是在进行信息检索搜集的时候，不同的 Agent 可能有不同的风格，使用不同的技术工具。 还有一个 Agent 叫做 Open Code。去了解本地大模型部署的时候，我就发现有很多人部署了本地大模型之后，就是接入到了这个 Open Code 中使用。这个 Open Code 我自己做尝试的时候，感觉折腾起来也是比较费劲，跟 Continue 的体验差不多，最后基本上就没有使用。
最后说一说，PI Agent。这个是最近在别人测评讲解 AI 主机的时候提到的一个 Agent。看到它的简约风格，基本上就觉得这个东西有必要尝试尝试。整个安装以及接入大模型的过程比较顺畅，而这一个原始的体验，我感觉跟千问 code 模型差不多。但是这东西只是一个框架，没有 Claude Code 那种 Vibe Coding 的模式，也没有千问那么多的交互方式。因为它是一个纯粹的 TUI 终端，暂时是没有看到使用量比较大的 VS Code 插件之类的。但是我用了一下午之后，倒是感觉还是比较顺手的。有很多地方评价说，它使用 Token 用量比其他的 Agent 可能会少一大截。这一个倒没有体现出来。但是使用它的时候，倒是觉得整个的运行没有什么阻碍，没有出什么死循环那样的毛病。另外就是看了看 128K 上下文的使用占比，一直来说也比较稳定，没有过多的消耗。
接下来这方面的一个时间投入以及未来规划，可能就集中在 3 个 Agent 的使用上，一个是 Codex，一个是 Cline，另外一个就是 Pi Agent。其中， Cline 可能是我日常工作之中可以尝试使用作为生产力工具的一个 Agent，因为最近这段时间用的比较频繁，已经稍微有一些熟悉了。尽管 Cline 有一些小毛病，但是使用起来还是图个便捷的。Codex 其实我很可能不会把它给作为我最终的工具来使用，但是我了解它是出于它的流行度。由于它足够流行，所以现在有很多实用的技巧、方法和设想，可以给我一定的启发。而且我手里有一些关于 Codex 的教程。而最后了解到的这个 Pi Agent 可能会是我以后尝试的一个主力工具。最主要的原因其实还是它足够精简。还有一个神奇的感觉，它让我想到了曾经我折腾过的 Emacs。