一定要配温開水
Backend Engineer @ Trend Micro。這裡記錄對 Agentic System 的研究與實踐——Source Code 分析、論文筆記、系統設計練習,以及自己的想法與反思。
關注領域
LLMOpsProduction AI AgentsAgentic System Design
從哪裡開始
▸ 從零到 Agent 工程師
適合:有軟體背景,第一次接觸 LLM
▸ Production Agent 系統設計
適合:有 LLM 基礎,想上生產環境
▸ 讀懂框架,做出選型決策
適合:想評估 Agent 框架的工程師
- LLM Agent 四大架構模式
- 三個框架,三種設計哲學
- Hermes-agent 原始碼解讀
- OpenClaw 原始碼解讀
- 兩個框架的比較
- NanoClaw:Multi-Tenant Agent Hosting Platform
- AgenticSystem 架構全景:四個類別的設計選擇
- 六個系統的 SOUL 設計比較
- 六個系統的 Self-Improvement 機制比較
- CrewAI 原始碼解讀
- GenericAgent 原始碼解析
- Skill Library 的技術債:SkillOps 原始碼解析
- 四個框架對穩定性的理解
- 工具越多越選錯:Tool System 設計分析
- MCP、CLI、還是直呼 API?先看工具長什麼樣
▸ LLMOps 與評估
適合:關注 AI 系統品質與可觀測性
▸ Claude Code Harness Engineering
適合:在用 Claude Code,想讓 Agent 工具自動化、可控的工程師
最新文章
Agentic System 錯誤即體驗:Agent 系統最反直覺的錯誤哲學與三條信任邊界
2026-07-11
Agentic System 互動模式在 API 設計那天就被鎖死:User-First Agent 的 Run 模型設計
2026-07-11
Agentic System Agent 系統是 I/O bound 特化系統:User-First Agent 為什麼選 TypeScript
2026-07-11
Source Code 你的 Agent 為什麼越跑越貴:Headroom 的 Context Compression 設計
2026-06-28
Source Code AI 為什麼總是寫太多?Ponytail 用 YAGNI 七層梯強制過濾
2026-06-27
訂閱
▣ RSS# this blog is designed for both humans and AI agents
# read · index · query
# future: /agent/* endpoints