背景
AI 写作的能力确实打动了读者。但如果 AI 在创作时充分调研、验证，难道只会写小说吗？当然不是。
最近，我分享了一个新的编程范式需要留意。
这里提供了一篇 Github 博客的英文原文，以及基于该原文生成的中文文档。
那份 PDF 并非翻译稿，而是由 AI Agent 根据 Github 博客的英文原文撰写出来的博客文章。
其中内容的覆盖度远远大于原文，而且还自动生成了若干便于读者理解的可视化图形。
关于 AI Agent 可以写博客文章这事儿，已有相关产品。
这些产品很有意思，但距离我的需求还有一些距离。
在过去这一周，我在团队成员 Codex CLI 和 Claude Code 的配合下，鼓捣出来了这套新的 Agent 框架。说它是框架，是因为它不再把所有功能写到单一提示词里顺序执行，而是真正搞成了一个系统。在这个系统里，每个 Agent 各有分工、各司其职，真正做到了完善的任务交接、相互配合。
这篇文章，咱们就来聊聊这个 Agent 框架系统的设计思路和实施效果。
黑箱
传统的 AI 系统总是让人感觉像个「黑箱」。你输入一个指令，它输出一个结果，中间发生了什么完全是个谜。这不禁让我想起来「信息不对称」的典型案例 —— 家庭房屋装修。
这种不透明性带来了严重的信任危机。当 GPT 给你写了一段看似完美的代码，你很难敢直接用在生产环境；当 Claude 帮你总结了一份报告，你也不能确定它是否理解了所有关键信息。更糟糕的是，当 AI 出错时，你根本不知道问题出在哪里，只能盲目地调整提示词，像在黑暗中摸索开关。
单个 AI 代理的能力瓶颈也日益明显。就像一个人既要当导演、又要当编剧、还要当演员，结果往往是每个角色都演不好。AutoGPT 曾经让人兴奋，它承诺可以自主完成复杂任务，但实际使用中却经常陷入无限循环，或者产生大量无用的中间步骤，甚至可能在几分钟内烧掉你的 API 预算。
这些框架的共同问题是：缺乏结构化的协作机制和严格的质量控制。
剧本
那我自己做出来的这个多代理博客写作框架最大的创新在哪里？
