Agent Loop 很火，但基座才是关键：从单代理到自我进化系统的 14 步路线图
文章指出，尽管循环工程备受关注，但决定代理上限的核心是其下层的“基座工程”。作者提出了从单代理到自我进化系统的 14 步路线图，涵盖基座定义、核心配置（记忆、权限、子代理）、技能封装、钩子强制执行、循环自动化、动态工作流编排，以及通过状态文件实现系统自我进化的方法。
全部文档 / 作者: huangserva / 标签: 架构设计
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腾讯开源 AI Agent 运行时系统 TencentDB Agent Memory
文章深度解析了腾讯开源的 TencentDB Agent Memory 系统。不同于市面上的“向量数据库+RAG”方案，该系统旨在解决长任务中的“上下文退化”问题。其核心创新在于短期压缩（Offload 机制）与长期记忆（四层流水线）的结合，通过三层回溯、任务图动态压缩及结构化记忆提取，有效管理了 Agent 的上下文窗口与记忆生命周期。
同步阻塞 vs 异步编排：Hermes Delegate 与 OpenClaw 多 Agent 机制深度实战对比
文章深入对比了 Hermes 的 delegate_task 机制与 OpenClaw 的 subagent 系统。Hermes 采用同步阻塞模式，类似“总承包商”，强隔离且 Token 效率高，适合并行执行独立任务；OpenClaw 则采用异步事件驱动模式，支持动态引导（Steer）和复杂编排，灵活性更强。文章分析了两者的架构差异、通信模式及安全机制，并提出了混合架构实践及 Hermes 的改进方向。
Hermes-Agent vs 自建OpenClaw Harness：Agent操作系统的记忆与架构实战对比
文章基于 Harness Engineering 三大支柱（评估闭环、架构约束、记忆治理），深度对比了 Nous Research 的 Hermes-Agent 与作者基于 OpenClaw 自建的 MemOS 系统。Hermes 主打“有界热记忆 + CLI 优先”，适合个人快速启动；自建方案则采用“无界记忆 + Hook 机制强制捕获”，实现多 Agent 协作与权限隔离，适合团队长期积累。