架构

Agent Runtime 如何用 Session、Memory、User Profile 和 Skill 实现外部学习Agent 的自我学习多发生在模型外部，通过 Memory、Session 和 Skill 沉淀经验并在后续任务复用。

从烟囱到融合：一次MongoDB迁移引发的架构重构深思说真的，我一开始根本没打算写这篇东西。上个月帮一个老朋友搞MongoDB迁移，折腾了大半个月，过程中把KES的MongoDB兼容版翻来覆去用了好几遍，踩了不少坑也想明白了不少事。

无状态 Stateless：大模型为什么记不住你是谁上一节课，我从 LLM 与 Agent 的区别出发，理解了 Tool Calling 如何让模型从"回答问题"走向"干活"。紧接着又用 AI Loop 把"人盯着 AI 改"编排成了可观测、可停止的闭环。

运行中的修改，到底什么时候生效拆解 pi（DeepSeek 开源终端 Coding Agent）v0.83.0 的 setter 与 pending writes：调用 setModel() 返回后，「新模型生效」有四个不同的观察面，其中两个还是旧的。源码依据：pi-internals 21 章。

Agent 的会话为什么是一棵树，而不是一串消息对话记录怎么回退到旧节点？如果你把会话当成一串消息，答案只有两个：删掉尾部重来，或者复制一份新会话。pi 两件事都没做。它让存储保持 append-only，再用 parentId 表示每条 entry 接在哪个节点之后。文件里的行仍然按发生时间向后追加，模型上下文却只取 active leaf 所在的祖先路径。

Plan 模式为什么不能只是一个权限开关拆解 orca-agent v0.3.9 的 plan-then-execute 升级：Plan 从「禁止写入的权限门」变成完整工作流——只读探索、结构化 plan 标记、审批弹窗、每轮模式注入。公开 release 依据：github.com/echoVic/orca-agent v0.3.9。

为什么 Agent 的每个请求，都要先拍一张快照拆解 pi（DeepSeek 开源终端 Coding Agent）v0.83.0 的 turn snapshot 机制：一次请求的输入必须是稳定的一整份，而不是从字段里零散读取。源码依据：pi-internals 20 章。

组件拆了，逻辑没拆——自定义 Hook 才是 React 业务逻辑的正当归属看看这个 React 项目的目录结构，非常标准：类型、Hook、组件，三层分离——看起来很干净。但大多数 React 初学者的项目长这样：

自定义业务 Hook：从零解剖一个 React + TypeScript Todo 应用：用金字塔思维看透前端架构源码在这里一个 Todo 应用不过 10 个文件，但它的架构思想，可以放大到任何规模的项目。这个项目用"类型定义 → 状态逻辑 → UI组件"三层分离的方式，构建一个待办事项应用。核心创新点在于：把所有业务逻辑抽进一个自定义 Hook（useTodos），让组件只负责"画 UI"，不负责"想逻辑"。

Brainstorming 与 grill-me 在 AI 产品设计和工程决策中的分工边界Brainstorming 负责扩大解空间，grill-me 负责压实决策边界，AI 编程不能把两者混用。

重庆小透明

深入探寻微服务【第一篇微服务的坏】在上一篇文章中我们一直在说微服务的好，可是我们也说了微服务不是银弹，它也有坏的地方，那究竟坏在哪儿，今天我们一起来看看。

仅0.6B参数如何锁住超长记忆？Xiaothink-T17-RWKV5-MLA 架构深度解析：RWKV-v5 × MLA 的“降维打击“当GPT-5.6的参数量冲破万亿，当各大厂拼命堆叠算力基建，一场关于"记忆成本"的静默革命正在发生——0.6B参数的中文模型，凭什么是RWKV-v5与MLA的双引擎融合？

抗辐照精密运放怎么选：ASL8522S 的斩波稳零与微安级功耗做星载信号链的人都有个体会：越靠近传感器前端的那一级，越容不得先天的误差。把放大器的失调电压直接算进系统，后面再怎么数字校准都补不回来。国科安芯的 ASL8522S 就是冲着这件事来的——一颗双通道、轨到轨、斩波稳零的精密运算放大器，把失调压到 ±1.5μV 量级，静态电流却只有 21μA，还带商业航天级的抗辐照指标。本文从选型角度拆一拆，它到底值不值得上星，又该和谁搭配。

防关联用指纹浏览器还是虚拟机好？2026年技术架构深度对比与选型决策2025年9月，一位在义乌做跨境电商的卖家赵杰找到我们咨询。他的情况是这样的：他在亚马逊美国站上有4个店铺，同时在TikTok Shop和Shopee上也有若干店铺，加起来大概10个账号需要日常管理。之前他一直用的是VMware虚拟机的方案——在一台配置还不错的台式机上装了Windows系统，然后在VMware里跑了5个虚拟机实例，每个虚拟机分配不同的代理IP，用来登录不同的店铺后台。

大众 ID.4 CROZZ 整车级虚拟拆解：新能源汽车高压实训的数字化解决方案在新能源汽车职业教育与技能实训中，整车高压系统的结构认知与拆装操作始终是核心难点。一方面，高压部件实训存在触电、高压短路等安全风险，实物课堂难以放开让学生反复实操；另一方面，整车实训台架采购成本高、台位数量有限，课时内难以覆盖全员完整拆装练习，同时部件结构内构无法直观展示，学生对三维布局与工作原理的理解存在壁垒。

工业设备方案笔记

RK3588 vs RK3568：AI边缘计算项目到底应该如何选择芯片平台？随着AI技术不断进入实际应用场景，越来越多企业开始开发智能设备。例如：AI视觉检测设备。智能机器人。AI盒子。

多智能体编排实战：拆解Plan-and-Execute范式+三层记忆架构，手写无依赖轻量Agent调度引擎单Agent受上下文窗口、单次推理成本限制，复杂开发、数据分析长链路任务极易出现逻辑断裂、反复重推理问题。本文结合AutoGen、ReWOO核心论文与企业落地踩坑经验，对比ReAct、Plan-and-Execute、层级黑板三类多智能体编排范式，拆解短期/长期/反思三层记忆工程化设计思路；手写一套零第三方依赖纯Python多Agent编排Demo，内置任务依赖调度、记忆检索、任务反思全能力，无需LangGraph、CrewAI即可快速原型验证；同时横向对比2026主流多Agent框架选型边界，梳理多Ag

未来之窗软件服务

商家自动化任务下一代架构混沌无界思维-东方仙盟在企业数字化办公的发展进程中，钉钉、传统OA系统长期占据办公流程管理的核心地位，成为企业内部流程审批、任务流转、待办管理的主流载体。但纵观行业现状，传统办公代办体系存在根深蒂固的结构性局限，其核心痛点并非功能缺失，而是架构视野的封闭性与业务边界的局限性，完全违背了真实商业生态的运行逻辑，无法适配多元、联动、无界的现代企业协作场景。

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Express SSE 流式输出实战：从入门 Demo 到 AI 生产级架构Server-Sent Events (SSE) 是 AI 大模型流式输出的事实标准。但许多开发者在落地时，往往忽略了从“协议理解”到“工程实现”之间的巨大鸿沟。本文基于完整的工程实践对话，将 SSE 前后端实现拆解为三个循序渐进的阶段：先跑通最小 Demo 建立直觉，再引入心跳机制解决网络假死，最后对接 AI 流式输出完成生产级改造。

IIS微服务5分钟自动预热守护服务服务器IIS部署的系统，放着不用会休眠，用户第一次打开页面会卡顿、加载慢。这个工具作用：服务器开机自动把所有网站、服务全部唤醒