AI / Agent架构
AI CR 的规则、事故记忆与业务上下文：重点研究 Qodo
我最近在研究代码质量, 想搭一个 AI CR. 难点是那些只有内部人才知道的事故和业务约束. 0x00 模型没有想到的风险 ScyllaDB 31705 改了 repair 的恢复过程. 采集时仓库有 15785 stars, PR 尚未合并. Qodo 看到持续重试, 建议加一个总上限. 作者回答: “This is
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Agent架构
agentjiagou·3 篇笔记·Agent 系统的分层与模块解耦设计
同义写法: Agent平台基础设施
AI / Agent架构
AI Agent设计原理与工程实践
NOTE 同一个模型, 换一套外壳, 有的 Agent 能可靠跑完一单退款, 有的却在第三步就编出一句"已经帮你处理好了"差距究竟在模型里, 还是在模型之外? 上下文、工具、约束、验证、纠正, 每一环都决定它落地时是助手还是负担; 这篇文章要问的是, 把这些环节拼成生产可用的 Agent, 工程上到底要付出什么. 0x
AI / Agent架构
Agent平台数据面灵活解耦
NOTE 如果所有 Agent 都跑在同一套基础设施上, 那么当某个业务要求更高隔离、另一套集群容量见底、某个客户坚持私有网络部署时, 平台还剩多少选择? "一个控制面管理多个数据面"听起来只是多了一层抽象, 可它决定的其实是平台能不能跨机器、跨集群、跨云落地. 0x00 背景 Agent 平台通常由控制面和数据面组成