TL;DR Vercel 推出 filesystem-first 的 TypeScript agent 框架 eve，深度綁定自家 AI Gateway/Sandboxes；Prime Intellect 的 Prime Agent 把整個對話 context 當程式變數，搭配可自我改寫的 Continual Harness；aden-hive 的 Hive 用『複製 Queen』取代預先編譯的執行圖；HKUDS 的 nanobot 靠 v0.3.0 Agency Release 半年內衝上 4.7 萬星。今日 watchlist 框架無重大版號更新。
目錄
今日亮點
今天四個新面孔的共通點是拒絕「先編譯一張執行圖」——Vercel 的 eve 把 agent 定義攤開成檔案系統，Prime Intellect 的 Prime Agent 把整段對話歷史當成可程式化的變數，aden-hive 的 Hive 用「複製 Queen」取代畫節點與邊，HKUDS 的 nanobot 則在 v0.3.0 讓 agent 學會在任務中途諮詢子 agent。這波共識隱約在說：圖是死的，協調結構應該留到執行期才決定。
Trending Repos
eve (vercel) ⭐ 4,647
GitHub · TypeScript · Apache-2.0
- 是什麼：filesystem-first 的 durable AI agent 框架，agent 的工具、技能、排程都是專案目錄底下的一般檔案（
agent/tools/*.ts、agent/agent.ts），而不是藏在框架的設定物件裡。 - 為什麼值得看：Vercel 這種規模的基礎設施公司親自下場做 agent 框架，還選了跟 Mastra 相近的「TypeScript 原生」路線，但用檔案系統取代 DSL 當 authoring interface；框架直接綁定 Vercel AI Gateway、Sandboxes、Workflows、Connect，等於把「agent 框架」和「agent 部署平台」焊在一起賣。
- tech stack：TypeScript + Vercel AI Gateway + Vercel Sandboxes + Workflows
- 上手難度：低——
npx eve@latest init my-agent一行指令起手，但深度使用需要綁定完整 Vercel tech stack。
prime-agent (PrimeIntellect-ai) ⭐ 16,301
GitHub · Python · MIT
- 是什麼：Prime Intellect（以分散式訓練、Prime-RL 聞名的團隊）推出的自我改進 coding agent，核心是 Recursive Language Model（RLM）+ Continual Harness 兩個抽象。
- 為什麼值得看：多數 agent 框架把 tool-calling schema 寫死，Prime Agent 反其道而行，把整個對話 context 當成持久 IPython kernel 裡的「變數」，呼叫子 agent 變成普通的非同步函式呼叫；更特別的是
/refine能讓 agent 自己修改「補充版」的 harness 狀態（但碰不了不可變的 base system prompt），官方展示它能在 EmulatorBench 上從零手刻出一個可過診斷測試的 Sega Genesis 模擬器。 - tech stack：Python + 持久 IPython kernel + agent-to-agent 訊息傳遞
- 上手難度：中——CLI 工具，需先
/login選訂閱或 API key 供應商，官方建議在拋棄式 clone 或乾淨 worktree 裡跑，避免直接動到正式專案。
hive (aden-hive) ⭐ 10,915
GitHub · Python · Apache-2.0
- 是什麼：一個「多 agent 群落（colony）」執行環境——一個常駐、面向使用者的 Queen agent，依需求動態複製出 worker clone 去做子任務。
- 為什麼值得看：跟 LangGraph 那種「先編譯一張圖」的思路完全相反，Hive 只有一個執行原語：Queen 本身就是 agent loop，每個 worker 都是它的複製體，彼此透過共享的 tracker ledger 協調，不用預先定義節點與邊；同時內建 crash-safe 的 park/resume、成本管控、人工介入（Sentinel）等生產環境要件。
- tech stack：Python + LiteLLM 相容多供應商路由 + MCP 工具整合
- 上手難度：中——號稱零設定即可跑起來，但要用到成本管控、稽核軌跡等生產級功能仍需要理解它的 ledger 架構。
nanobot (HKUDS) ⭐ 47,044 — v0.3.0「The Agency Release」
GitHub · Python · MIT
- 是什麼：香港大學資料科學實驗室（HKUDS）出品的超輕量、自架個人 AI agent 框架，可以跑在 WebUI、終端機，或直接接進 Telegram / Discord / Slack / 微信等聊天工具。
- 為什麼值得看：上個月的 v0.3.0（260 個 PR、38 位新貢獻者合併）把 nanobot 從「耐用工作台」升級成「能協調幫手的 agent runtime」——新增行內子 agent 諮詢（不用跳出當前任務就能問子 agent 意見）、每個 session 可即時切換模型、更清楚的執行控管；從 2026 年 2 月建 repo 到現在半年出頭衝到 4.7 萬星，成長曲線相當誇張。
- tech stack：Python + OpenAI 相容 API + MCP 整合
- 上手難度：低——一行
nanobot webui就能跑起本地 WebUI。
Notable Releases
今日無重要框架更新。Watchlist 內的 LangGraph、CrewAI、Mastra、Pydantic AI、Agno 等框架這幾天多半只有例行 patch 或部落格功能文（例如 Mastra 8/13 的 Built-in Tools 介紹），沒有觀察到 48 小時內的重大版號躍升或 breaking changes。
今日收穫
原本以為「agent 框架」的分歧點在語言（Python vs TypeScript）或抽象層級（graph vs role-based），但今天這幾個專案讓我意識到更底層的分歧其實是「執行結構什麼時候決定」——LangGraph、CrewAI 這一代選擇在寫程式時就把圖編譯好，Prime Agent、Hive、eve 這批新專案不約而同把這個決定往後推到執行期，賭的是模型已經聰明到能自己判斷要不要生一個子 agent，不需要人先畫好藍圖。
參考資料
Glossary
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