摘要：
继“紧箍咒”之后，我又给AI Agent装了一套“进化系统” SEO摘要：本文深入解析了流马（Gliding Horse）AI Agent的行为工程系统设计，提出了一套从宪法层、方法论层、执行层到自进化层的四层约束体系。不同于传统Prompt软约束，该系统通过41条行为准则、10+方法论、5级根因回 阅读全文
posted @ 2026-06-15 07:56
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认清现实吧，LLM就是个“超级赌场”，而我们需要的是一套“紧箍咒” 📌 摘要：LLM本质上是一个无状态的"条件概率文本生成器"，它没有记忆、没有意识、不会创新，且天生存在弱指令遵守和幻觉两大致命弱点。不加约束地使用LLM就像让一个"天才但散漫的实习生"独立负责生产任务，注定会出问题。本文提出"Ha 阅读全文
posted @ 2026-06-15 07:54
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我给我的Agent系统请了八个“保洁阿姨”，让AI自己整理自己 SEO摘要：AI Agent系统跑久了，技能图谱混乱、知识碎片堆积、记忆膨胀、失败模式重复出现怎么办？本文深入解析流马（Gliding Horse）的Batch Agent架构——通过一套框架+八个不同职能的“保洁阿姨”（技能合并、知识 阅读全文
posted @ 2026-06-15 07:52
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Claude Code vs 流马：两种上下文管理哲学的对决 之前我拆解了 Claude Code 的 5 种上下文管理策略，也介绍了流马（Gliding Horse）的 6 种策略。但有读者提醒我漏了一个关键点：流马的 PA、DA、CA、AA 本身就是 Subagent，而且比 Claude Co 阅读全文
posted @ 2026-06-15 07:50
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摘要：
你的AI Agent是在“自律”还是在“被铐着”？聊聊Gliding Horse的硬核门禁 当AI Agent的"安全"不再依赖LLM的自觉，而是靠代码级强制执行——这就是Gliding Horse（流马）的硬核门禁哲学。本文深入对比软性限制（Prompt引导）与硬性限制（系统调用门+数字签名+角色 阅读全文
posted @ 2026-06-15 07:48
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AI Agent 事件总线架构：多智能体实时通信与并发一致性方案 前几篇文章，我把流马（Gliding Horse）的大脑、记忆、技能、知识图谱挨个拆了一遍。今天聊一个你可能没太注意，但缺了它整个系统就瘫痪的东西——事件总线。 打个比方：你身体的各个器官都很牛逼——大脑聪明、心脏有劲、手脚灵活。但如 阅读全文
posted @ 2026-06-15 07:46
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AI Agent知识图谱系统设计：给智能体装上世界模型 | 流马架构解析 前几篇文章聊了记忆系统（怎么记）、技能图谱（怎么干活）、工具系统（手脚怎么用）。今天聊一个更底层的东西——知识图谱。 你可能会问：“技能图谱不是已经能干活了吗？还要知识图谱干嘛？” 打个比方：技能图谱是“怎么开车”（踩油门、打 阅读全文
posted @ 2026-06-15 07:45
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AI Agent 工具系统设计：从钩子、MCP 到系统调用门的完整架构解析 之前的文章，我聊了很多“大脑”（LLM）和“记忆系统”（L0-L3），但有一个问题始终没正面回答： 脑子再好使，记性再牛逼，手跟脚不听使唤，有什么用？ 没错，今天的主角就是 AI Agent 工具系统——Agent 用来干活 阅读全文
posted @ 2026-06-15 07:42
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摘要：
我用 JSON-LD 给 AI 造了个“技能黄页”，然后整个系统开挂了 之前聊了为什么选 JSON-LD 做数据总线、怎么把 CPU 缓存架构抄进记忆系统、以及 Oxigraph 和 Qdrant 这对黄金搭档。 今天来填一个更大的坑——Skill 系统。这东西是所有 AI Agent 框架都在做的 阅读全文
posted @ 2026-06-15 07:41
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