为了叫板Openclaw Hermes CC Codex Pi和DSH,我Vibe了一个Llaia,来啊(੭aᴗa)੭

好好好，我承认是标题党，轻拍轻拍~

实事求是的说法是，我站在了巨人的肩膀上，利用 AI Agent 造了一个 AI Agent ，实现了套娃自由。

从去年底到今年初 Openclaw 养龙虾传遍大街小巷，到“养虾不如养马”的 Hermes 爱马仕，agent 智能体成了AI届最靓的仔，乃至今年新发布的大模型，全都在猛猛刷agent能力的进化。大厂、模型厂商、研究机构和社区都在出自己的harness。

我自己的经历，开始是从无到有猎奇玩一玩，后来尝试的越来越多，比较之间口味越来越挑剔。

我都折腾过哪些agent呢？

Claw类有Openclaw、Zeroclaw，Nanobot，Qwenpaw（原Copaw），Astrbot，Hermes，Picoclaw，Nullclaw，还有智谱清言app里的QingyanClaw

Code类有Opencode，Goose，Oh-my-pi，AtomCode，Codewhale，ZCode，Deepseek Harness

桌面综合类有Workbuddy，Trae Work，Qoder Work，主打一个薅token

Agent五花八门，特点也各不相同，经常有这样的感慨，要是A也有B的X X特性就好了，甚至天天去翻一些喜欢的项目github，期盼哪天把我想要的feature做进去。不过——“与其反复横跳，不如全部都要！” 就是Agent（和越来越厉害的大模型）给我这样的底气，加之我多多少少有些Vibe Coding的经验，我开始有想法，用Agent做个自己的Agent，于是就有了Llaia——“来啊”项目。来啊，说干就干。

从一开始在readme里我就明确了我的偏好，智能体架构借鉴我最喜欢的Astrbot的大管家模式，主Agent唯一，但可以把任务委派给子agent。不搞复杂的agent团队大公司模式。技术路线一上来就定了 rust，轻量、快速、安全、无依赖、vibe 友好，当初 zeroclaw 就是这么惊艳到我的。从这个项目我还学到了不少rust相关的知识。

初期 mattcopock 的 grilling 系列技能帮我大忙，确定了很多细节，写成了ADR（Architecture Decision Record 架构决策记录）文档，然后制定plan文档，才agent开干。有了持久化的文档系统，agent不容易跑偏，换不同的agent、不同的模型，也能保持一致性。

不得不感叹现在的agent和大模型发展，看代码、查资料、定计划、写代码、测试验证，这一套流程滚瓜烂熟。也感谢Workbuddy、TRAE work、Qoder Work提供了那么多token给我薅，就免费给他们打个广告吧哈哈。啊，还漏了AtomCode。

初期用的最多的大模型是GLM5.2，真就稳如老牛，后来还用了deepseek flash，便宜耐用，没想到Workbuddy 里的 HY3 也很好用，还限免，就是上下文少了些，代码场景有些不够看了，Qoder里qwen3.8max免费次数也被我蹬完了。最新的一些疑难杂症也会让GLM5.3看看，但积分耗太快，而且经常排队，还是太火了。

当然，最重要的依靠是那些巨人的肩膀，我把它们的代码都clone到我的repo给agent参考：Astrbot、Zeroclaw、Nanobot、Goose、Pi、DSH、“天才少年”李博杰同学的《深入理解-AI-Agent》，readme里一一列出了。

开始我也没抱太大希望，因为我观念里agent是个很复杂的工程，跟搞个小网页不是一个量级的，但第一天的agent一通凶猛的操作，跟我说冒烟测试，竟然就跟agent对上话了：

紧接着QQ channel也接通了，我给“阿来”换了个赛博哲学家的身份：

那股酷酷的劲很对味啊，我就用这个soul了。之前别的早期agent通常会有客服和复读机式的大段带markdown格式的回复，三段式论证，不管怎么加提示词让回复简洁都没用，但llaia一上来就挺机灵的。

之后AI还教了我如何使用github action，写了自动测试和构建脚本，真是大开眼界，原来我敬仰的那些项目就是这样做的。

这不，一会儿把容器镜像都构建出来了，原来我用容易跑hermes、astrbot、openclaw等等遇到的各种坑，苦苦等待上游修复，现在我都能DIY了，容器镜像放啥东西我说了算，不用再动不动拉取好几GB的镜像。现在构建出我觉得够用的Llaia镜像，也就不到400MB，bash工具链、python环境一应俱全。