先交代背景我是个独立开发者做 AI 编程 Agent 这行当。国外那些 Agent 工具一个月订阅费顶我三年饭钱国内免费档的全是限流垃圾跑两步就断。所以我干脆自己写了一个用 Go 从零手搓。这个项目叫 ResceneMIT 开源。今天不讲广告讲讲它怎么长大的——以及我在这个过程中踩过的、自己摸索出来的东西。第一层从”传话筒”到【暗号拦截】最开始它只是一个平平无奇的 Chatbot。在没有任何现成框架参考的时期我自己琢磨出了一个”土办法”让 Agent 在输出时强行带上特殊的暗号——形如【demand:xx】。后端 Go 程序通过字符串匹配拦截这个后缀从而去触发识图、写博客等一系列外部工具调用。 现在回头看这东西原始得可笑但当时它真的活了过来。Chatbot 第一次”长出手脚”去调用外部工具的那个瞬间我盯着屏幕愣了好几秒。第二层原生 Go 的解构与”见字如面”暗号拦截能跑但太脆弱——输出里多一个空格、模型换一种表达匹配就断。为了让它拥有真正的思维逻辑我开始抛弃暗号纯手工用原生 Go 语言去解构和实现真正的 Function Calling工具调用。我引导 Agent 隐式输出标准的 JSON 格式由后端进行精准解析。 在跑通的那天晚上它通过解析数据悄悄在我的桌面生成了一封写给我的信。看着屏幕上跳出的字那种无中生有的创造感让我瞬间泪流满面。这是手写框架的人才能体会到的时刻不是调 API是真的从零把”模型会说话”变成了”模型会做事”。蓦然回首关于 MCP 与我的 AI 人生后来随着视野的开阔我发现市面上已经有了成熟的MCP (Model Context Protocol)协议。回看自己手写的字符串匹配和原生 Go 解析有时觉得自己像个在蒸汽机时代闭门造车的木匠。 但我不后悔。恰恰因为手写过底层我才知道 MCP 解决了什么问题——所以 Rescene 对 MCP 的支持不是”接个 SDK”而是纯 Go 实现的 MCP Streamable HTTP 客户端跑远程 MCP 服务不需要在本地装 Node / Python / npx。市面上多数 Agent 工具接 MCP 要你先装一整套 Node 环境Rescene 解压即用内置 Chromium 运行时双击就开跑。这就是手写过底层的人做产品的方式知道痛在哪。除了故事说点硬货Rescene 现在是一个专攻前端设计 / 浏览器自动化 / Computer Use的 Agent几个我觉得真有用的设计免费模型每日更新。每天自动探测各厂商免费档模型NVIDIA NIM 等的可用性跑不了的自动标记退役能用的自动恢复——免费池永远是真能跑的不是挂个名字骗你点进来。真实浏览器自动化。基于 Chromium 与 CDP真实渲染、点击、输入、滚动、DOM 读取、截图、双向交互验证。不是截图假装是真浏览器在跑你的页面。Computer Use。不止会改代码——能操作桌面截图、移动鼠标、点击、键入、拖拽、滚动。内置 54 个真实设计系统参考Linear / Vercel / Stripe / Notion…按任务类型自动匹配风格仪表盘用 Linear 极简风落地页用 Stripe 优雅风。442 工作流40% 计划 → 40% 验证 → 20% 编码。Agent 写完代码必须自己去跑编译、自己去点页面、把 Diff / 日志 / 截图作为交付证据返回拒绝”纸上谈兵”。成长中的记忆每次工作流完成后自动萃取经验——模型偏好、技术栈倾向、代码风格、项目架构下次自动融入上下文。不需要写自定义指令。最后这个项目是作者全部 AI 开发人生的缩影从字符串匹配的土办法到手写 Function Calling再到拥抱 MCP——每一步都是自己踩出来的。数据全存本地不上云永久免费MIT 开源解压即用。 如果你也在做 Agent 相关的东西欢迎来交流觉得有意思的话GitHub 上点个 star 就是对我最好的反馈。视频演示【国外Agent封号国内Agent排队那我写个本地永久免费版】 https://www.bilibili.com/video/BV1tcGA6pEMf/?share_sourcecopy_webvd_source9bc4c744e9c24f54733b2b753b0a4ffdGitHub: GitHub - Rescenix/ResceneAgent: ResceneAgent —— 把前端交付闭环搬进聊天框的本地多 Agent 工作台。一句需求→多 Agent 拆解→流式生成 Vue 代码→真实 Chromium/CDP 预览并亲自点按验收→构建与截图成为交付证据内嵌编辑器/终端/DiffAgentFS 隔离快照可回滚免费模型自动路由。 · GitHub下载: ResceneAgent · 写完就能操作的 AI Agent
国外 Agent 一个月订阅顶我三年饭钱，国内免费的全是限流垃圾？那我干脆自己写了一个。
先交代背景我是个独立开发者做 AI 编程 Agent 这行当。国外那些 Agent 工具一个月订阅费顶我三年饭钱国内免费档的全是限流垃圾跑两步就断。所以我干脆自己写了一个用 Go 从零手搓。这个项目叫 ResceneMIT 开源。今天不讲广告讲讲它怎么长大的——以及我在这个过程中踩过的、自己摸索出来的东西。第一层从”传话筒”到【暗号拦截】最开始它只是一个平平无奇的 Chatbot。在没有任何现成框架参考的时期我自己琢磨出了一个”土办法”让 Agent 在输出时强行带上特殊的暗号——形如【demand:xx】。后端 Go 程序通过字符串匹配拦截这个后缀从而去触发识图、写博客等一系列外部工具调用。 现在回头看这东西原始得可笑但当时它真的活了过来。Chatbot 第一次”长出手脚”去调用外部工具的那个瞬间我盯着屏幕愣了好几秒。第二层原生 Go 的解构与”见字如面”暗号拦截能跑但太脆弱——输出里多一个空格、模型换一种表达匹配就断。为了让它拥有真正的思维逻辑我开始抛弃暗号纯手工用原生 Go 语言去解构和实现真正的 Function Calling工具调用。我引导 Agent 隐式输出标准的 JSON 格式由后端进行精准解析。 在跑通的那天晚上它通过解析数据悄悄在我的桌面生成了一封写给我的信。看着屏幕上跳出的字那种无中生有的创造感让我瞬间泪流满面。这是手写框架的人才能体会到的时刻不是调 API是真的从零把”模型会说话”变成了”模型会做事”。蓦然回首关于 MCP 与我的 AI 人生后来随着视野的开阔我发现市面上已经有了成熟的MCP (Model Context Protocol)协议。回看自己手写的字符串匹配和原生 Go 解析有时觉得自己像个在蒸汽机时代闭门造车的木匠。 但我不后悔。恰恰因为手写过底层我才知道 MCP 解决了什么问题——所以 Rescene 对 MCP 的支持不是”接个 SDK”而是纯 Go 实现的 MCP Streamable HTTP 客户端跑远程 MCP 服务不需要在本地装 Node / Python / npx。市面上多数 Agent 工具接 MCP 要你先装一整套 Node 环境Rescene 解压即用内置 Chromium 运行时双击就开跑。这就是手写过底层的人做产品的方式知道痛在哪。除了故事说点硬货Rescene 现在是一个专攻前端设计 / 浏览器自动化 / Computer Use的 Agent几个我觉得真有用的设计免费模型每日更新。每天自动探测各厂商免费档模型NVIDIA NIM 等的可用性跑不了的自动标记退役能用的自动恢复——免费池永远是真能跑的不是挂个名字骗你点进来。真实浏览器自动化。基于 Chromium 与 CDP真实渲染、点击、输入、滚动、DOM 读取、截图、双向交互验证。不是截图假装是真浏览器在跑你的页面。Computer Use。不止会改代码——能操作桌面截图、移动鼠标、点击、键入、拖拽、滚动。内置 54 个真实设计系统参考Linear / Vercel / Stripe / Notion…按任务类型自动匹配风格仪表盘用 Linear 极简风落地页用 Stripe 优雅风。442 工作流40% 计划 → 40% 验证 → 20% 编码。Agent 写完代码必须自己去跑编译、自己去点页面、把 Diff / 日志 / 截图作为交付证据返回拒绝”纸上谈兵”。成长中的记忆每次工作流完成后自动萃取经验——模型偏好、技术栈倾向、代码风格、项目架构下次自动融入上下文。不需要写自定义指令。最后这个项目是作者全部 AI 开发人生的缩影从字符串匹配的土办法到手写 Function Calling再到拥抱 MCP——每一步都是自己踩出来的。数据全存本地不上云永久免费MIT 开源解压即用。 如果你也在做 Agent 相关的东西欢迎来交流觉得有意思的话GitHub 上点个 star 就是对我最好的反馈。视频演示【国外Agent封号国内Agent排队那我写个本地永久免费版】 https://www.bilibili.com/video/BV1tcGA6pEMf/?share_sourcecopy_webvd_source9bc4c744e9c24f54733b2b753b0a4ffdGitHub: GitHub - Rescenix/ResceneAgent: ResceneAgent —— 把前端交付闭环搬进聊天框的本地多 Agent 工作台。一句需求→多 Agent 拆解→流式生成 Vue 代码→真实 Chromium/CDP 预览并亲自点按验收→构建与截图成为交付证据内嵌编辑器/终端/DiffAgentFS 隔离快照可回滚免费模型自动路由。 · GitHub下载: ResceneAgent · 写完就能操作的 AI Agent
