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人工智能 #Agent#LLM#agno#ReAct#Multi-Agent#Workflow#Tree-of-Thoughts#Memory

17 种 Agent 架构演进：从单次生成到可控执行系统

Agent 架构的核心不是提示词技巧，而是状态、控制流和评估器的设计。围绕 Reflection、Tool Use、ReAct、Planning、PEV、多 Agent、记忆、搜索、模拟和安全闸门等 17 种模式，系统拆解它们解决的问题、拓扑结构、适用场景和工程代价。

发布于 2026-05-18
人工智能 #OpenClaw#AI Agent#Prompt Engineering#Context Engineering#Harness Engineering#Agent Skills#Memory#Guardrails

从 Prompt、Context 到 Harness：OpenClaw Agent 架构设计拆解

OpenClaw 的核心价值不只是个人 AI 助理形态，而是它在提示词动态组装、上下文压缩、分层记忆、工具约束和安全护栏上的工程设计。围绕 Prompt、Context、Harness 三个维度，可以拆出一套可迁移到 Agent 系统里的架构方法。

发布于 2026-04-13
人工智能 #AI Agent#OpenClaw#Hermes Agent#Gateway#Skills#Memory#Agent Runtime#安全隔离

OpenClaw 与 Hermes Agent 的架构差异：Gateway 控制面和学习型 Runtime

OpenClaw 和 Hermes Agent 都属于通用 Agent 系统，但架构重心不同：OpenClaw 更偏本地优先的 Gateway 控制面，Hermes 更偏会沉淀经验的学习型 Runtime。这里从系统分层、Skills、Memory、安全、安装和迁移几个角度讲清两者的差异与选型思路。

发布于 2026-04-12
软件工程 #Claude Code#CLAUDE.md#AI Agent#Rules#Skills#Memory#AI编程工作流

init-skill 如何为 Claude Code 项目建立可进化的上下文体系

init-skill 是一个用于初始化 Claude Code 项目上下文体系的开源 skill。它通过 CLAUDE.md、专用子智能体、路径规则、工作流和记忆机制，让 AI 在项目中持续积累约束、偏好和经验，减少重复犯错。

发布于 2026-04-08
人工智能 #Agent#LLM#Memory#RAG#向量数据库#Redis#PostgreSQL

Agent 记忆模块设计：从记忆分类到写入、检索与反思

Agent 记忆模块不能只把聊天记录塞进数据库。合理的设计需要区分工作记忆、情景记忆、语义记忆和程序记忆，并围绕写入、检索、反思、遗忘和存储架构做工程取舍。

发布于 2026-03-30
人工智能 #OpenClaw#Workspace#Agent#Skills#Memory#多Agent#配置管理

OpenClaw Workspace 深度配置指南：让 Agent 从能启动到稳定好用

OpenClaw 的 workspace 决定 Agent 的身份、行为规则、用户偏好、工具使用方式、长期记忆和技能加载方式。通过梳理核心文件、openclaw.json 配置、多 Agent 目录设计和常见坑，可以把 Agent 从“能启动”调到“稳定好用”。

发布于 2026-03-21
人工智能 #OpenClaw#Agent Runtime#Gateway#Memory#Skills#多 Agent#上下文管理

OpenClaw Agent Runtime 架构拆解：Gateway、Memory、Skills 与多 Agent 协作

OpenClaw 不是简单的聊天机器人，而是一套围绕智能体构建的运行时网关系统。内容从一条消息的进入、路由、会话隔离、上下文组装、技能加载、记忆管理、工具调用到多 Agent 协作，完整拆解它的运行链路。

发布于 2026-03-16
人工智能 #Agent#LLM#评估体系#Memory#Prompt Engineering#LLM-as-Judge#Human-in-the-loop

Agent 自动持续进化的工程闭环：评估、反馈、记忆与自动改提示词

Agent 自动持续进化的核心不是反复手工调 prompt，而是建立评估、反馈、记忆、错误归因、自动修复和发布审核的闭环。只有把真实任务中的成功、失败、纠偏和人工干预沉淀下来，Agent 才能稳定地从使用数据中更新策略。

发布于 2026-03-04
人工智能 #LLM#Context Engineering#Prompt Engineering#RAG#Agent#KV Cache#Memory

从 Prompt Engineering 到 Context Engineering：LLM 应用的上下文工程方法

Context Engineering 关注在调用大语言模型前，如何把指令、知识、工具结果和记忆组织进有限上下文窗口。围绕 LLM OS 类比、上下文失败模式、记忆分类和工程实践，系统讲清 LLM 应用为什么不能只靠提示词。

发布于 2025-09-04