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随笔、研究与作品 — 一个持续生长的写作实验室。
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AI原生架构· №5
# AI原生架构（五）：上下文工程实战——提示词、RAG与记忆系统 在前四篇文章中，我们依次探讨了AI原生应用的时代背景与架构跃迁、成熟度模型、11个关键要素全景，以及模型选择与Agent设计模式。现在，我们将进入AI原生应用开发中最核心、也最考验工程能力的领域之一——**上下文工程（Context Engineering）**。 如果说模型决定了应用能力的"上限"，那么上下文工程决定了应用在...
AI原生架构· №4
# AI原生架构（四）：模型选择与Agent设计模式——打好AI应用的底座 在第三篇文章中，我们系统性地介绍了AI原生应用的11个关键要素。其中，**模型（Model）** 和 **框架（Framework）** 是整个架构的基石——模型提供智能的"大脑"，框架提供开发的"脚手架"。 无论是RAG、记忆、工具还是网关，所有其他要素都建立在模型的选择和框架的编排之上。如果基础没有打牢，上层再精美...
AI原生架构· №3
📚 本系列目录 ：《AI 原生架构》 当前第 3/10 篇 · 上一篇：AI原生架构（二）：AI原生应用架构成熟度模型——你的应用在哪个阶段？ · 下一篇：AI原生架构（四）：模型选择与Agent设计模式——打好AI应用的底座 📚 系列导航 《 AI 原生架构 》共 10 篇，本篇是第 3
AI原生架构· №2
AI原生应用架构成熟度模型是衡量技术能力、业务融合与安全可信的标尺。本文深入解析从M1到M4的四级演进路径与五大评估维度，助你找到当前位置与前进方向。
AI原生架构· №1
2022年ChatGPT横空出世，2024年o1模型展现强推理能力，2025年MCP协议与A2A架构落地，AI正从聊天机器人演进为能接管数字世界、改变物理世界的系统性力量。本文解析《AI原生应用架构白皮书》核心观点，梳理从云原生到AI原生的架构跃迁。
2025 AI Agent 智能体技术发展报告深度解读 引言 2025 年，人工智能的发展浪潮正以前所未有的速度和深度重塑全球科技格局与产业生态，而 AI Agent（智能体）无疑是这股浪潮中最引人注目的焦点。如果说 2023 年是大语言模型（LLM）的爆发之年，那么 2025 年则当之无愧...
open-code 源码解析· №10
系列总结：回顾十篇文章的核心要点、技术架构总结、项目演进方向、开源 AI 编程工具生态分析，以及学习建议与资源。
open-code 源码解析· №9
深入剖析 OpenCode 的安全机制：工具权限系统、危险命令过滤、确认机制、审计日志、沙箱执行与内容过滤。
open-code 源码解析· №8
深入剖析 OpenCode 的多 Provider 架构：12+ LLM Provider 支持、模型抽象、Provider 接口设计、成本控制与工具调用协议差异。
open-code 源码解析· №7
深入剖析 OpenCode 的 LSP 集成实现：LSP 协议基础、客户端架构、消息处理机制、核心方法实现以及在 AI 编程助手中的应用。
open-code 源码解析· №6
深入剖析 OpenCode 的配置系统：多层级配置合并、Viper 配置框架、环境变量管理、Provider 自动选择机制与上下文路径。
open-code 源码解析· №5
深入剖析 OpenCode 的 TUI 界面实现：Bubble Tea 框架、Elm 架构、页面系统、对话框机制、主题系统与 lipgloss 样式。
open-code 源码解析· №4
深入剖析 OpenCode 的 SQLite 数据库设计、sqlc 代码生成、会话服务实现、以及智能的 Auto-Compact 摘要压缩机制。
open-code 源码解析· №3
深入剖析 OpenCode 的 Agent 工具系统：BaseTool 接口设计、内置工具集（bash/edit/glob/grep 等）、MCP 协议集成、子 Agent 机制。
open-code 源码解析· №2
深入剖析 OpenCode 的技术架构：Go 语言选型考量、模块化设计、Provider 模式多模型支持、以及 internal 目录的架构设计。
open-code 源码解析· №1
深入解析 OpenCode 项目的诞生背景、核心特性、技术架构，以及它如何在激烈的 AI 编程工具竞争中脱颖而出。
Hermes-Agent系列· №9
深入剖析 Hermes Agent 消息网关的架构设计。支持 Telegram/Discord/Slack/WhatsApp/Signal 等主流平台接入，跨平台消息统一抽象，Gateway 部署方案，微信 HermesClaw 桥接，消息路由与安全配置，监控日志与最佳实践。
Hermes-Agent系列· №8
Hermes Agent 深度使用指南：AGENTS.md 编写、主动记忆注入、安全配置、性能优化、模型选择、社区生态、Roadmap 详解。日常使用最佳实践与开源生态展望。
Hermes-Agent系列· №10
从 OpenClaw 平滑迁移到 Hermes Agent：完整功能对比（记忆/Skills/微信/研究）、一键迁移工具详解、三种共存方案、迁移成本评估、常见问题解答。
Hermes-Agent系列· №7
AI 研究完整平台指南：批量轨迹生成（1000+ 并行）、Atropos 强化学习训练（支持 11 种工具调用格式）、多格式导出（ShareGPT/Alpaca/OpenAI）、轨迹压缩与质量过滤、内置评估基准、多模型对比分析、vLLM 本地推理集成、W&B 实验跟踪、 VPS 成本控制方案、完整研究工作流与代码示例。