文章深入剖析了 Pi 这个 Agent 框架的插件扩展机制。作者通过阅读源码，将插件能力归纳为四个关键切面：input 入口拦截与改写、context 视图投影（控制模型可见内容、压缩日志、脱敏）、tool_call/tool_result 工具执行前后的参数修改与结果加工、以及通过 sendMessage 的 steer/followUp/nextTurn 策略主动驱动循环，实现自愈回路。文章强调建立 Prompt、Turn、Loop 三个执行尺度的思维模型，并给出工程实践建议：优先使用社区插件，或把 Hook 机制交给 AI 代写插件。
作者用10张图系统拆解DeepSeek Harness（DSH）的架构设计。DSH启动经历两次装配：先通过Profile、Bundle和Patch构建公共Host（含Session、模型注册、工具系统、Agent Loop和Web服务），再依据Preset为会话装配具体Agent。底层基于Cordis插件框架，通过provide/inject服务依赖图和事件机制将独立插件组装成完整系统。文章还详解了Agent Loop的Turn/Step运行机制、SessionEvent事件日志的持久化设计，以及如何通过自定义Preset快速构建业务Agent。
本文是 Agent 内核拆解系列第 4 篇，深入分析开源 coding agent pi 的 compaction（上下文压缩）机制。文章介绍了触发压缩的两种条件：context 超过阈值（窗口减去 reserveTokens）和 API 溢出报错，并讲解了溢出恢复流程。压缩时从消息列表末尾回溯找合法切割点（保留最近约 2 万 token 原文），之前的消息用 LLM 按结构化格式（Goal、Progress、Key Decisions 等）总结成摘要，并在末尾追加 <read-files> 和 <modified-files> 文件列表，让模型压缩后仍知道读过、改过哪些文件。文末提供配套可运行代码与实践建议。
本文介绍了一个项目，用4300行代码复现Claude Code的核心架构，包括Agent Loop、工具系统、并行执行等。提供分步教程，适合动手实践，帮助理解coding agent的工作原理。
本文详细拆解了 Hermes Agent 的底层架构，将其定义为工业级运行时而非简单的 LLM 循环。文章类比前端工程模式，阐述了 Agent = Harness + Model 的核心公式。重点解析了从平台入口、适配器层、事件总线、GatewayRunner 核心调度层到 AI Agent 执行层的五层架构，揭示了 Hermes 如何通过共享线程池、会话复用和生命周期管理，实现高并发、有状态且安全可靠的 Agent 运行环境。
文章揭秘了 GPT、Claude 等 LLM 背后通用的五阶段构建流程，指出数据质量而非架构才是核心。作者详细阐述了数据清洗、分词、训练目标（预测下一个 Token）及 Transformer 架构实现，并提供了包含 Tokenizer 和 PyTorch 模型的代码示例。
文章深入解析了 pi-goal 这一长程目标自动循环工具的源码机制，并设计了高难度的 Karpathy 开源项目洞察任务，对 Gemini、Claude 和 DeepSeek 三款模型进行了同台实测。结果表明，DeepSeek V4 Pro 在成本上仅是 Gemini 的 1/31，质量却更优。文章还发现过度推理会增加幻觉，以及软预算机制可作为模型行为探针，并指出了 pi-goal 在审计验证上的盲区。
文章深度剖析了开源项目 Multica（GitHub 15.4k stars）的多智能体记忆系统架构。与普遍依赖向量数据库的方案不同，Multica 采用了基于 PostgreSQL 和 JSONB 的纯关系型数据库设计，通过 Issue、Skill、Agent Task Queue 等六张表实现状态管理、技能积累和工作空间隔离。作者详细梳理了任务从创建、快照生成到 Agent 执行的完整流程，并指出对于编码类任务，明确关联优于模糊检索，同时探讨了该架构在上下文持久化和跨工作空间记忆方面的局限性。
文章通过本地 Gemma4 实验发现大模型对话中存在 100 倍加速的现象，深入剖析了 Transformer 的 KV 缓存原理，并逆向分析了 Claude Code 的精密缓存工程。文章解释了为何连续对话比频繁开启新 Session 更省钱，指出破坏缓存的关键行为（如切换模型、修改 System Prompt），并提供了保护缓存以节省 80% Token 的具体使用姿势。
本文基于Anthropic误暴露的51万行Claude Code源码，深度解析了其背后的产品哲学。核心发现包括：通过四维记忆系统解决AI遗忘问题；Coordinator模式揭示了AI管理逻辑与人类管理的一致性；23道安全检查与YOLO分类器构建的安全体系；极致的Token缓存策略优化；以及KAIROS等未发布的隐藏功能。文章指出，Prompt和自然语言指令体系才是AI产品的真正护城河。
本文是一篇硬核技术教程，详细记录了如何不依赖任何外部库，仅使用纯 C 语言从零构建一个可用的 GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型。文章涵盖了从随机数生成、数据分词、模型架构定义，到手动实现反向传播、Adam 优化器及推理采样的全过程。通过手写矩阵乘法、注意力机制和神经网络层，帮助读者深入理解 LLM 的底层原理。
本文深入剖析了 OpenClaw 的提示词工程系统。该系统采用模块化架构，由 20+ 个独立模块动态组合而成，并根据主/子智能体的不同需求提供 Full、Minimal 和 None 三种模式。文章详细介绍了安全护栏、SOUL.md 人格系统、技能加载策略、记忆回溯机制及心跳系统等核心设计，展示了如何通过上下文感知、安全优先和最小必要原则，让 AI Agent 更聪明、安全且高效地工作。
