摘要： gliding_horse（流马）项目深度分析报告（最终版） 分析日期：2026-06-26 仓库地址：https://github.com/doiito/gliding_horse 最新提交：50e1acb（2026-06-26 18:30:00 "update system prompt"） 分 阅读全文

摘要： Gliding Horse 工具结果压缩体系：如何用“指针”驯服上下文膨胀 摘要：本文深入解析 Gliding Horse（流马）Agent 操作系统的工具结果压缩体系。针对 AI Agent 执行长周期任务时上下文窗口易被工具调用结果撑爆的痛点，流马设计了一套“指针+摘要”的纵深防御式压缩方案。文 阅读全文

摘要： AI Agent Adoption Report 2026 — 增强版 ** 输入提示词：做一个AI Agent最新进展以及发展趋势的调研报告，需要搜索最新的趋势和场景，使用markdown格式输出，涉及图形使用mermaid格式，给出完整报告 输入上面的提示词后报告全部自动生成，在CA阶段自动添加 阅读全文

摘要： Gliding Horse 上下文动态感知与智能压缩：让 Agent 真正“听得进”每一句话 摘要：本文深入解析 Gliding Horse（流马）AI Agent 操作系统的上下文动态感知与智能压缩增强方案。针对 Agent 在多轮对话中“失聪”——忽略用户补充输入、上下文窗口 Token 浪费、 阅读全文

摘要： 摘要：本文从丰田生产方式的“自工程完结”理念出发，探讨如何将“安灯绳”机制引入AI Agent系统。通过流马（Gliding Horse）Agent操作系统的实践，展示了如何利用SHACL契约、系统调用门（Syscall Gate）和知识图谱追溯，实现AI产出的质量硬拦截，确保每个Agent工序“不 阅读全文

摘要： Gliding Horse 记忆系统深度剖析：像 CPU 一样思考的 AI 记忆架构 摘要：本文深入剖析 Gliding Horse（流马）AI Agent 操作系统的四层记忆架构（L0-L3），借鉴 CPU 多级缓存与 MESI 一致性协议，实现近乎无限的“虚拟记忆”与极致的 Token 经济性。 阅读全文

摘要： Gliding Horse 的Token经济学：用 IRI 指针替代文本，让 Token 花在刀刃上 摘要：Gliding Horse（流马）作为 AI Agent 操作系统，提出了一套以“IRI 指针 + 摘要”为核心的上下文优化体系。通过将大段工具结果和历史对话转化为可寻址的 IRI 指针，To 阅读全文

摘要： Gliding Horse 给 Agent OS 装上双曲空间引擎与默克尔树边云同步 摘要：本文深入探讨如何将双曲面空间向量检索（HyperspaceEngine）与默克尔树边‑云差分同步协议集成到 Gliding Horse（流马）Agent OS 中。通过双曲几何（Poincaré/Lorent 阅读全文

摘要： Markdown是给人看的，JSON-LD是给机器“理解”的。 本文作者在构建AI Agent操作系统 Gliding Horse（流马） 时，将系统“语言”从Markdown全面迁移至JSON-LD + 图数据库，解决了三大痛点： 多Skill命名冲突 → 通过 @context 统一映射到IRI，实现语义互操作 长对话Token爆炸 → 只存摘要+IRI引用，详细数据存图库，Token消耗从O(n)降至O(1) 知识不可追溯 → 每个结论带 @id，可审计、可校验、可关联去重 适用场景：数十上百Skill、多Agent协作、需长期记忆和安全校验的复杂系统。 项目地址：https://github.com/doiito/gliding_horse 关键词：JSON-LD、Markdown、AI Agent、知识图谱、Token优化、语义互操作、Rust 阅读全文

摘要： Gliding Horse 中 JSON‑LD 的深度设计：从“能用”到“可靠”的语义总线 摘要：本文深入解析 Gliding Horse Agent OS 中 JSON‑LD 的六大核心设计决策——有意设计、统一上下文、IRI 注册表、聚焦展开、共享审计日志与命名空间管理。从 L0 存储的双层结构 阅读全文