单个 Agent 跑复杂任务容易"一本正经地跑偏"。本文讲清多 Agent 的三种编排模式（supervisor / hierarchical / handoff），用 LangGraph 的 state graph 实现一个"主管 + 多专员"的协作系统，并讨论状态、循环、人工介入这些把多 Agent 推向生产的工程要点。

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@admin·2 分钟阅读·Agent 工程

Agent 记忆压缩与整合：摘要血缘、可逆合并与损失门禁

记忆不断增长后不能靠覆盖旧摘要来省 token。本文设计固定输入快照、派生血缘、关键事实保真测试、失效传播和可逆切换。

#大模型 #AI Agent #RAG♥ 150 评论

@admin·2 分钟阅读·AI 编程

用 AI 快速熟悉陌生代码库

接手一个陌生代码库,以前要花一周读代码,现在用 AI Agent 几小时就能摸清骨架。本文讲清怎么用 Claude Code/Cursor 快速 onboarding 陌生代码库:让 Agent 生成架构概览和入口图、追踪调用链、回答"某功能怎么实现"、识别风险点,以及给 Agent 好的代码库索引(AST/文档)让它读得准。

#Vibe Coding #TypeScript♥ 180 评论

@admin·1 分钟阅读·Agent 工程

Agent 记忆删除传播：从用户遗忘请求到可验证清除

删除主表一行不会清掉向量、摘要、缓存和恢复后的备份。本文用删除状态机、代际墓碑、派生血缘与端到端 canary 验证真正遗忘。

#AI #AI Agent #DevOps♥ 160 评论

@admin·3 分钟阅读·AI 前沿

LLM 批量推理与离线任务

不是所有 LLM 任务都要实时——批量分类、摘要、标注、内容生成这类离线任务,用 Batch API 能省一半。本文讲清 LLM 批量推理的价值与场景、各家 Batch API(OpenAI/Anthropic,通常 50% 折扣)、自部署批量(vLLM continuous batching)、任务管线(提交/轮询/重试/成本),以及实时 vs 批量的取舍。

#AI #DevOps♥ 190 评论

@admin·2 分钟阅读·Agent 工程

Agent 记忆的时态冲突：有效区间、替代关系与当前事实投影

用户偏好、项目决策和角色都会变化。本文用有效时间与记录时间拆开事实，显式处理替代、迟到和并发冲突，避免最后写入者制造错误记忆。

#大模型 #AI Agent #DevOps♥ 170 评论