Agent 的自我：从洛克到 OpenClaw
关于 AI 智能体身份连续性的哲学边界与工程实践 引言：先把“身份”降到工程可讨论的尺度 Agent 失忆，最先伤害的不是拟人感，而是合作成本。 一次会话里表现出色，并不等于下次还能沿用同一套判断。用户要重新说明偏好，团队要重新交代约束，系统也很难解释某个决定从哪里来。长期合作所依赖的信任，恰好建立在这些看似琐碎的连续性上：它记得什么，忘掉什么，为什么改变，以及谁批准了改变。 ...
Agent
围绕 AI Agent 的架构、工作流、记忆、工具调用、评测与生产实践，讨论如何让智能体可靠地完成真实任务。
Mem0 OSS v3 实践：记忆架构、混合检索与生产取舍
这篇笔记来自我对开源 AI 系统的长期拆解：先跑起来，再读迁移文档，最后记录抽象在哪些地方成立，又在哪些地方开始漏水。 问题从来不是“记得越多越好” 只要对话还装得进上下文窗口，LLM 就能维持短暂的连续感。但这不是长期记忆，更不是可靠的应用状态。会话结束之后，模型不会自然记住用户偏好简短回答、上个月换了工作，或者已经放弃某个计划。 ...
UFO² 桌面 AgentOS：从 Windows 自动化到 UFO³ Galaxy
桌面智能体最容易给人留下印象的，是“它真的点了那个按钮”。但按钮被点中，只是演示成立；任务能否稳定结束，才是系统成立。 微软 UFO 项目几年的演进，恰好沿着这条分界线展开：2024 年的 UFO v1 证明视觉语言模型可以操作 Windows；2025 年的 UFO² 把操作提升为一个有状态、有工具、有应用边界的桌面运行时；同年末发布的 UFO³ Galaxy，则把单机能力接入跨设备编排。 ...
LangChain 1.x 生产实践：模型、Agent 与 LangGraph 如何选
过去介绍 LangChain，常会列出 Chain、Memory、Prompt、Loader 和各种集成。那段历史没有错，却已经不适合指导今天的项目。 ...
LangChain 1.x 实战指南：从模型调用到可观测 Agent
一个框架最危险的时刻，不是它没有能力，而是旧教程仍然看起来能够运行。代码一旦跨过版本边界，熟悉感往往比报错更会误导人。 这篇文章只讨论 LangChain Python 1.x 的当前主线：模型、Agent、工具、结构化输出、中间件、记忆、RAG、SQL、Ollama 与 LangSmith。它不再复述 LangChain 的项目历史，也不把几十种组件罗列成字典；目标是让你拿到一条短而完整的工程路径。 ...
2024 AI 现场笔记：从大模型涌现到生产级 RAG，2026 再校准
这篇文章最初写于 2024 年 1 月的一场大语言模型分享会。那时，行业的问题还是“模型能做什么”；两年后，更重要的问题变成了“系统凭什么值得相信”。 我没有把旧笔记涂成一篇仿佛从未犯错的新文章。时间留下的误判也有价值：它提醒我们，技术判断不是预言，而是带着证据期限的下注。以下每节都保留 2024 年的观察，并用 仍成立 / 已变化 / 当时误判 做 2026 年校准。 ...
AutoGPT 2026：从 Classic 实验到 Platform 的迁移指南
状态说明（核验于 2026 年 7 月 31 日）： 本文最初是一篇 2023 年的 Auto-GPT 本地安装教程。那些命令已经过时。官方现在明确说明：AutoGPT Classic 已停止支持，依赖不会再更新，并且存在已知安全问题。它适合研究历史，不适合生产使用。新项目应从仍在维护的 AutoGPT Platform，或其他活跃的工作流系统开始。 ...