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把你拉进白名单

8.OpenClaw源码解析——三层洋葱重试上节课我们学习了可靠消息投递，当大模型回复完消息之后，会将消息进行chunk切分（这里主要还是防止消息过长）并写入tmp.json, 之后后台会启一个线程，并扫描特定文件夹下的*.json文件，再发送，如果成功则删除该临时JSON文件。但是如果大模型本身就有问题怎么办？比如API Key被限流，Key失效，上下文超长，请求超时等。今天我们来讲三层洋葱重试，他是保障OpenClaw能够正常调用的机制。分别使用了key轮换，压缩上下文和agent执行。

搞懂 Token 和 Embedding 后，我终于明白大模型是怎么 "读" 文字的说实话，之前写了不少调用大模型 API 的代码，但一直停留在 "传 prompt、等结果" 的黑盒阶段。我知道大模型处理的是数字，也听过 token、embedding 这些词，但它们到底在整条链路里扮演什么角色，为什么缺一不可，脑子里始终是一团浆糊。

Temperature 与 Top-p：控制模型输出的两个参数在理解两个参数前，先要搞懂大语言模型的生成本质，这是所有采样参数的底层前提：Temperature 作用于模型输出层 Softmax 的概率分布，控制概率分布的"尖锐程度" ：

Darling噜啦啦

LLM 无状态本质与上下文工程：从 Prompt 到 Context 的进化——为什么 AI 总是"失忆"？本文深入解析 LLM 的无状态（Stateless）本质，揭示为什么每次调用 API 都是"全新的开始"，并系统讲解从 Prompt Engineering 到 Context Engineering 再到 Loop Engineering 的进化路径，助你构建真正"有记忆"的 AI 应用。

AI大模型到底是怎么训练出来的？完整预训练过程一次性讲明白！很多人都觉得，大模型的核心是算法。但真正亲手训练过模型的人都清楚：大模型的本质，是依靠海量数据和海量算力，搭建出来的一套超大规模预测系统。

Python 开发者的性能革命：为什么你应该从 pip 转向 uv？在 Python 的世界里，长期以来我们依赖 pip 和 venv 进行依赖管理。然而，随着项目规模的扩大，这些传统方法在处理依赖冲突、安装速度和环境碎片化上逐渐显得力不从心。uv 的出现，不仅是一个工具的升级，更是 Python 工程化开发的一次效率革命。

我给 AI Agent 装了个飞机黑匣子：录下每一次 LLM 调用，崩了能确定性回放做 Agent 做久了，你一定会撞上这样一个晚上。线上跑得好好的系统，某个用户来反馈：「它今天给我的回答很奇怪。」你打开日志，把同样的输入再喂一遍想复现。结果这次它表现得完全正常。再跑一遍，还是正常。那次真正出问题的运行，像从来没发生过一样，你怎么都抓不回来。

从"无状态"到"懂你"：深入理解 LLM 对话的本质，以及 Prompt/Context/Loop 三层工程进化之路每次和大模型聊天，它为什么能"记住"你上一句说了什么？你真的理解背后的"无状态"原理吗？先来看一段简单的代码：

Function Calling 原理深度拆解：让 LLM 调用外部工具的机制与工具设计原则导读：Function Calling 是大模型从"聊天机器人"进化为"智能体引擎"的底层基建。本文从原理层面拆解它的工作机制，并结合真实踩坑经验，系统梳理工具描述、参数规范、错误处理三大设计原则。

token是什么？为什么大模型会有上下文长度的限制Token 是大语言模型（LLM）处理文本时的最小单位。模型不会直接识别汉字、英文字母，它处理文本有自己的最小颗粒度，这个颗粒就叫 Token。所有的语义理解、内容生成都建立在 Token 的基础上，不会拆得比 Token 更小。

阿里云云原生

软件工程领域 LLM 驱动的自迭代知识引擎不是把通用知识管理工具硬搬进代码场景，而是从设计之初就面向软件工程——理解代码、贴合研发流程，并且能嵌入企业现有工具链、真正用起来。

Hermes Agent 连环 400 真凶找到了：一个 call_id 让人炸毛作者：吴佳浩撰稿时间：2026-06-21最后更新：2026-06-22这两天排查 Hermes 的一个 Bug，差点把我绕进去。

调查研究-186 LangChain 和 LangGraph 的区别：从快速构建 Agent 到生产级工作流编排摘要：LangChain 和 LangGraph 不是"谁替代谁"的关系，而是站在不同抽象层级解决不同问题。LangChain 更像 LLM 应用开发框架，负责模型、Prompt、工具、Retriever、Agent、Middleware 等组件抽象，让开发者快速把大模型能力接进应用。LangGraph 更像 Agent runtime / 工作流编排引擎，负责 State、Node、Edge、条件跳转、checkpoint、interrupt、人类介入、持久化和失败恢复。本文从工程选型视角拆解二者差异、

简单聊一下Harness层中的人机协同（HITL）因为业务涉及很多资产和金额相关的操作，如果把所有能力直接开放给Agent，很容易造成资损，所以涉及高风险的操作，都必须需要人来确认，这个确认要求，不是Agent自己发起，而是由Harness层做的限制。

AINative软件工程

LLM 应用的 Bad Case 反馈闭环工程：别再把用户差评丢进客服表了如果你做过线上 LLM 应用，大概率遇到过这种场景：用户点了一个 👎，备注里写着“答非所问”。客服系统里多了一条工单，产品同学截图发到群里，研发看了一眼 trace，发现 prompt、检索、工具调用、模型返回都“看起来没报错”。最后大家讨论半小时，结论是：这个问题不好复现，先观察。

Agent 系列（23）：Web Agent——让 Agent 真正浏览网页LLM 的知识有截止日期。你问它"LangGraph 最新版本是多少"，它只能告诉你训练数据里的版本。Web Agent 解决这个问题：让 Agent 真正上网查，拿到实时数据再回答。

每日一个开源项目（第135篇）：codebase-memory-mcp - 给 AI Agent 一张代码库的知识图谱"AI Agent 探索代码库时读取每一个文件，消耗 412,000 个 token。换成知识图谱查询，只需要 3,400 个 token。"

大模型之LangGraph技术体系适用版本：LangGraph 1.0+（兼容 0.3.x 核心 API）技术栈：Python 3.10+ / LangGraph / LangChain / SQLite / Redis 定位：聚焦图结构工作流设计与生产级实践

Tool:让大模型长出手脚上一篇文章我们讲了 Agent 的三要素：LLM 是大脑，Tools 是手脚，Messages 是记忆。

Lei活在当下

【AI手记系列-2026/6/18】iSparto & Harness，Caveman 以及AI时代的生存指南原文链接：mp.weixin.qq.com/s/YhsmIXdIv…这篇文章是一名独立开发者的 Harness Engineering 实践记录。作者使用 Claude Code，设计出一套不同角色的 Agent Team，并通过这套 Team 真正完成了 iOS App "勇芽" 的开发与上线。我认为，文中最值得借鉴的是一种组织设计思路：围绕最终目标，为不同任务设置独立角色，再把这些角色组装成一个多职能团队。