四个工具问同一个问题：你的哪个 agent 在等你

跑一个 coding agent 是聊天，跑八个就是运维。就在一天里，四个互不相干的项目给出了同一个问题的答案：一堆 agent 同时在跑，你怎么知道哪个在等你？

名头最大的是 JetBrains。ThinkRail 出自它的 InnovationHub，Apache-2.0 开源 IDE，每个工作区都是一个真正的 git worktree，代码旁边放着一张互相连接的 spec 文件图，由 agent 自己读、自己维护。最有意思的是引擎的选择：JetBrains 没自己造 agent，而是把开源的 pi coding agent 直接跑在进程里，模型、技能、上下文压缩、成本都交给 pi 管，ThinkRail 只管工作区和编辑器，并且承诺“绝不在背后偷偷拼 prompt”。仓库大约 1100 星，每天出 nightly。https://thinkrail.ai https://github.com/JetBrains/thinkrail

Corgi 上了 HN 首页，124 分。它是一个懂 agent 的终端复用器，类似 tmux：每个窗格标着工作中、需要你、未读、已清，按 F1 直接跳到需要你的那个。支持 Claude Code、Codex、Pi、OpenCode，用你现有的账号，还有一个“token 版 top”看钱花在哪，agent 像 tmux 一样在后台一直跑。https://corgi.computer

AgentValley 是周六 Product Hunt 当日第 4。它把每个 Claude Code 会话做成 MacBook 刘海里的一张卡片，每个子 agent 一行，谁在干活、用什么模型、谁在等你，一眼看清。免费开源：https://www.producthunt.com/products/agentvalley

再看底下那篇论文。MemMux 研究的是一台工作站同时跑十个 Claude Code 会话会怎样。纯 tmux 把机器顶到内存预算的两倍，还往 swap 里塞了约 2 GiB。MemMux 把整个机队压在 7500 MiB 以内、零 swap，杀掉一个 agent 后能回收 100% 的进程树（基线会留下一半），十个逃逸子进程抓到十个，十个 agent 时 CPU 开销 2.7%。https://arxiv.org/abs/2610.07257 说白了，agentic coding 的瓶颈已经从模型挪到了人的注意力和笔记本的内存，这两头的工具终于开始出现了。