深入 Claude Code 源码了解其记忆系统
最近做 Agent 的同学应该大部分都有研读 Claude Code 泄漏的源码，网上出了各种 AI 加持下的各种解读，教程，细节分析，甚至包括换了一种语言实现的版本，如 Python，Go，Rust 等等。感觉有点「一鲸落，万物生」的感觉。 之前学习了 Claude Code 的系统提示词，写了一篇关于记忆系统的提示词。今天我们再深入其源码，看看其实现的细…
CODE, ARCHITECTURE & AI
Agent.
聊下 OpenClaw 的记忆系统
OpenClaw 是最近 AI 圈最火的一个开源项目，没有之一。 从去年的 Agent 年，到今年的 AI 个人助理，OpenClaw 和去年 Manus 一样的，爆到不行，而且还是开源的版本。 由于最近自己也在做 Agent，于是也看了 OpenClaw 的代码来了解其记忆系统的实现。有一些觉得可以借鉴学习的地方。 OpenClaw 的记忆系统其实比较简单…
如何构建行业 Agent 的 RAG
行业 Agent 和我们常用的「通用聊天 Agent」不是一类东西。 行业 Agent 是要能解决问题的，而查资料只是其中一步，后面还要做判断、走流程、调用系统、校验结果、留痕、可回放。 RAG 在这里的角色也变了：它不只是给模型喂上下文，而是给 Agent 提供可执行任务所需的依据、约束、参数和证据链。 今天我们聊一下行业 Agent 构建过程中的 RAG…
从 Claude Code到 Gemini CLI，AI Agent 的上下文管理策略
对于一个与大型语言模型（LLM）打过交道的开发者来说，上下文管理都是一个绕不开的核心问题。 它不仅决定了 AI 的智能程度，也直接关系到系统的性能和成本。 上周研究了各家 Agent 系统的实现，各家的上下文管理策略都不相同。最简单最傻的策略是一个不断累加对话历史，这种策略很快就会遇到 Token 限制和 API 的成本问题。 如果你是一个技术负责人，或者正…
Multi-Agent 系统的主从架构
最近一年，Multi-Agent 系统持续发热发烫，融资不断，火了起来。 从 AutoGPT 到 MetaGPT，从 CrewAI 到 LangGraph，各种多代理框架层出不穷。国内现象级的 Manus，以及当天由 MetaGPT 的同学开源的 OpenManus。OpenAI 的 Swarm、微软的 AutoGen，还有 Anthropic 的 Clau…
聊下 AI Agent 的 上下文工程（Context Engineering)
2025 年确实成了 AI Agent 元年。不只是 Manus 这种通用型 Agent，还有设计领域的 Lovart、编程领域的 Claude Code 和 Cursor 等垂直产品。经常会有人问：这些 Agent 到底是如何工作的？为什么有的 Agent 看着很智能，有的却在掉链子？ 大模型大家都可以用，但为啥结果差异比较大呢？ 这是由于在大模型能力一致…
关于 AI Agent： 从 Manus 聊起
最近几天 Manus 的新闻不停的出现在我的信息流中，从 Manus 官方账号清空了微博、小红书上的所有内容，到裁员争议，据说将核心技术人员迁往了新加坡。一个从北京、武汉出发的纯正中国公司，最终选择了离开。 还记得今年火热的 3 月，Manus 发布当天就引爆了社交网络。邀请码一码难求，甚至在二手平台被炒出天价。创始人肖弘（人称red）带领的这支年轻团队，用…