不只是功能罗列，更是认识 Agent 的入口

聊天机器人回答你,Agent 替你把事做完。用通俗语言讲清 AI Agent 的定义,以及它和聊天模型的区别。

感知、规划与推理、工具调用、记忆、自主多步执行、多智能体协作——用大白话讲清楚。

同一个模型,外面套不套 Agent,行为天差地别。这里讲清那个真正重要的区别。

Berth 把 Agent 背后的纯文本文件,变成它称之为"资产"的结构化、可关联对象。这里讲清这个模型。

一屏掌握的总览,以及如何回溯历史会话——连同每次会话用到的资产与工具。

引导 Agent 的指令类资产——以及 Berth 如何展示它们的作用域、import 链与各自的来源。

赋予 Agent 能力、并为它划定边界的能力类资产——MCP 服务、生命周期 Hooks 与权限。

成本与 Token 走势、自动诊断,以及这一切背后的只读 / 本地优先承诺。

一份简短的排查清单——借助 Berth 展示的信息,定位那个从不运行的 Hook。

读懂 Berth 的 Usage 界面,找出"什么贵、为什么贵"——按模型、按项目、按天。

用作用域与 import,给团队一套共享、可预期的 Agent 配置——并用健康检查验证它。