在前面的章节中，我们讲解了智能体的基础知识，并体验了主流框架带来的开发便利。从本章开始，我们将进入一个更具挑战也更有价值的阶段：从零开始，逐步构建一个智能体框架——HelloAgents。 为确保学习过程的连贯性与可复现性，HelloAgents 将以版本迭代的 ...
本文把 LangChain 的 loopcraft 与三层栈对齐，给出对照表、症状选型路径，并和 Cobus Greyling 参考库里的 Loop Engineering 模式互证——帮你看清该在哪一层投杠杆。 一、先对齐：我们已有的三层栈 + 第四层 关系是 Prompt ⊂ Context ⊂ Harness，其上再叠 Loop Engineering——设计 ...
这三个痛点互相关联：知识遗忘 → 被迫灌上下文 → 上下文爆炸 + Token 浪费。解决思路也需要系统化——LLM Wiki 解决知识层压缩，RTK 解决 I/O 层压缩，AGENTS.md 提供入口规范，三者配合形成完整方案。 不需要手动写完整文档。在每个 wiki 文件中放一个最小骨架 ...
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