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人工智能 #OpenFang#Agent#Rust#Wasm#LLM#工作流自动化

OpenFang：用 Hands 把 Agent 封装成可持续运行的自动化工作流

OpenFang 是一个用 Rust 构建的 Agent 工作流框架，核心能力是通过 Hands 把计划、知识库、工具权限和运行指标封装成可持续运行的自动化单元。重点讲清 Hands 的工作方式、安全机制、适用场景、与 OpenClaw 和 ZeroClaw 的差异，以及基本部署方法。

发布于 2026-02-27
后端 #Code Review#RAG#GitLab Webhook#LLM#向量数据库#Prompt Engineering#CI/CD

用 RAG 和 GitLab Webhook 构建业务级 AI Code Review 系统

Code Review 在核心业务项目中不能只检查语法和代码风格，还要识别历史事故、业务约束和团队经验。这里讲解如何用 GitLab Webhook、Diff 预处理、RAG 知识召回和大语言模型搭建一套业务级 AI Code Review 系统。

发布于 2026-02-27
人工智能 #大模型评测#LLM#Benchmark#LLM-as-a-Judge#人机协同#评测集#AI Agent

文本大模型评测体系：从能力分层到业务场景落地

文本大模型评测需要回答两个问题：评什么、怎么评。围绕通用能力、领域能力和业务场景能力，系统拆解评测维度、指标、评测集、人机协同阅卷和货运邀约场景中的落地流程。

发布于 2026-02-25
人工智能 #AI Agent#多 Agent#OpenClaw#LLM#工作流#权限矩阵#可观测性

Edict：用三省六部模型构建带强制审核的多 Agent 系统

Edict 把唐代三省六部的分权制衡思想落到多 Agent 协作中，用中书规划、门下审核、尚书派发、六部执行的流程解决任务不可审计、质量缺少把关、Agent 越级通信等问题。

发布于 2026-02-25
人工智能 #LLM#AI Agent#Context Engineering#UCL#RAG#知识图谱#企业 AI

企业级上下文工程从上下文图谱到 UCL

企业 AI 失败往往不是模型太弱，而是上下文碎片化、无治理、不能安全回写。围绕统一上下文层（UCL）讲清上下文工程、上下文图谱、智能体治理、受控激活和运行时学习的完整架构。

发布于 2026-02-23
人工智能 #AI Agent#LLM#图结构记忆#知识图谱#记忆检索#记忆演化

用图结构增强 AI Agent 记忆的分类、流程与落地方法

图结构记忆把 Agent 的知识、经验和交互历史组织成节点与边，解决线性上下文和向量库难以表达关系、更新粗粒度、长期记忆不稳定的问题。围绕记忆提取、存储、检索和演化四个阶段，讲清图结构记忆的核心机制与工程落地方式。

发布于 2026-02-20
人工智能 #LLM#AI Agent#RAG#MCP#GitHub Actions#Ollama#Chrome DevTools#信息抽取

6 个面向 LLM 应用开发的 GitHub 开源项目：信息抽取、Agent 工作流与本地搜索

6 个 GitHub 开源项目覆盖 LLM 应用开发中的信息抽取、AI 工作流、Agent 工具链、案例学习、浏览器自动化和本地知识库搜索场景，适合用来搭建从原型到自动化工具的完整开发链路。

发布于 2026-02-19
人工智能 #FireRed-OpenStoryline#视频剪辑#Agent#MCP#LLM#VLM#Human-in-the-loop

FireRed-OpenStoryline 架构解析：用 MCP 构建可交互的视频剪辑 Agent

FireRed-OpenStoryline 是一个开源视频剪辑 Agent，能够理解素材、规划故事线、调用剪辑工具，并通过自然语言接受用户修改。它的关键设计包括 Agent Client、Storyline Middleware、MCP Server、资源库和可复用的 Editing Skill。

发布于 2026-02-10
后端 #大模型网关#LLM#API Gateway#Token计费#模型调度#限流#可观测性#API Key

企业级大模型网关设计：统一接入、模型调度、成本治理与稳定性保障

企业接入多个大语言模型后，会遇到接口碎片化、成本失控、数据安全和稳定性问题。围绕模型市场、统一 API、模型调度、Token 成本治理、限流告警和 Key 生命周期，系统讲解企业级大模型网关的设计方法。

发布于 2026-02-02
人工智能 #OpenSkills#AI Agent#LLM#Python#沙箱#技能系统

OpenSkills 入门：用 SKILL.md 定义可控的 AI Agent 技能调用

OpenSkills 把技能定义、匹配、资源加载和脚本执行拆成透明流程，适合把 AI Agent 能力集成到自己的 Python 项目。内容覆盖三层渐进式加载、SKILL.md 写法、脚本沙箱、Reference 加载模式和周报生成年度复盘的完整示例。

发布于 2026-01-30