docs(blog): local agents on AMD GPUs, with runnable examples (#14)

examples/build-agent-with-agent/README.zh.md

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+<!-- [English](README.md) | 简体中文 -->
+
+# 示例：用一个 Agent 构建另一个 Agent（本地，经 Ollama 跑在 AMD GPU 上）
+
+这个示例是 **“构建 Agent 的 Harness”** 支柱的可运行版本。仅用 PenguinHarness SDK，它会：
+
+1. **构建**一个全新的 Agent（`commit-helper`）——用 `agent-creation` skill 驱动 `default_agent`，
+   根据一句大白话需求把它搭建出来；然后
+2. **运行**这个刚创建的 Agent，证明生成的 `AGENTS.md` 确实塑造了它的行为（它会写出一条
+   Conventional Commits 提交信息）。
+
+全程跑在一个**本地开源权重模型**上——由 Ollama 提供的 `qwen3.6:35b`——所以不用任何云端 API、
+数据也不离开本机。Ollama 的 ROCm 后端能原生在 AMD GPU 上运行它（从 Radeon PRO 工作站显卡一直到
+Instinct 加速卡）。
+
+## 1. 用 Ollama 在本地提供模型
+
+```bash
+# Ollama 会自动识别 AMD GPU（ROCm）；也可以指定某张卡：
+export HIP_VISIBLE_DEVICES=0
+ollama serve &          # 若尚未作为服务运行
+ollama pull qwen3.6:35b
+```
+
+## 2. 把 PenguinHarness 指向它（一次即可）
+
+```bash
+penguin config model add \
+  --model-id qwen3.6:35b \
+  --provider custom --client-type openai \
+  --base-url http://localhost:11434/v1 \
+  --api-key ollama --set-default
+```
+
+这会把模型写进 `~/.penguin/data/default_project/.project_config.toml`。示例使用项目的默认模型，
+所以脚本里没有硬编码任何 model id。
+
+## 3. 运行示例
+
+从仓库根目录（先构建 workspace，好让 `@prismshadow/penguin-core` 解析到它的 `dist/`）：
+
+```bash
+pnpm install
+pnpm build
+pnpm --dir examples/build-agent-with-agent start
+# 或直接运行：  npx tsx examples/build-agent-with-agent/build-agent.ts
+```
+
+## 你应当看到什么
+
+- **第一阶段** —— `default_agent` 在项目下搭建出 `agents/commit-helper/`：它的目录布局、一份复制
+  来的 `system_config.yaml`（含 name + description），以及一份编码了 Conventional Commits 规则的
+  `AGENTS.md`。
+- **第二阶段** —— 这个新的 `commit-helper` Agent，只依据那份生成的 `AGENTS.md`，产出类似这样的结果：
+
+  ```text
+  fix(payment): add retry-with-backoff for transient gateway 503 errors
+
+  Transient 503 responses from the payment gateway were causing checkout
+  failures during peak traffic. Retry with exponential backoff gives the
+  gateway time to recover, preventing spurious user-facing errors.
+  ```
+
+## 说明
+
+- 输出质量取决于模型。`qwen3.6:35b` 能很好地完成这个任务；更小的模型可能无法可靠地遵循工具调用协议。
+- 有能力的模型偶尔会在重新序列化 base config 时引入一个机械性的小失误（例如非法的 YAML 转义）——
+  因为每个文件都是纯文本、每次运行都被追踪，这类失误很容易被发现并修复。这正是“用 Agent 造 Agent”
+  真实的样子：把需求变成 `AGENTS.md` 的重活被自动化了，而机械层面的毛刺由人类来审阅。
+- 再次运行第一阶段会就地更新已存在的 `commit-helper` Agent。