king-of-water · 个人博客
你好，我是
king-of-water。
这里记录后端、Agent 实践、项目，以及真正用过的工具。
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从一个方向开始最近更新
全部文章 →Agent · Agent 开发
Agent Loop：ReAct、Planning 与 Reflection 怎样组成一条可靠循环
从最小工具循环出发，对比 ReAct、Plan-and-Execute、Reflection、Self-Refine 与 Reflexion，解释现代 Agent 如何规划、行动、验证、反思和重规划。
AgentAgent LoopReActPlanningReflectionReflexionSelf-Refine
Agent · Agent 开发
成熟 Agent、开发框架还是自建 Harness：三条建设路线怎么选
从责任所有权、业务适配、状态与恢复、安全边界、评测和长期维护出发，比较直接使用成熟 Agent 产品、基于 Agent 框架开发和自建 Harness 三条路线，并给出一套可验证的选型方法。
AgentAgent FrameworkHarnessBuild or BuyLangGraphAutoGenPydantic AI
Agent · Agent 开发
Context Engineering：Agent 每一步究竟看到了什么
从一次 Coding Agent 故障排查出发，拆解 Context 的装配、检索、裁剪、压缩与观测，说明长上下文为什么仍会遗忘，以及 Prompt、RAG、Memory 各自负责什么。
AgentContext EngineeringContext WindowCompactionRAGMemoryAI Coding
Agent · Agent 产品拆解
Hermes Agent 架构拆解：记忆、Skills 与执行经验如何形成学习闭环
从 Agent Loop、会话压缩、持久记忆、Skill 生成、execute_code、委派与安全边界出发，拆解 Nous Research Hermes Agent 所谓“自改进”究竟如何发生，以及怎样把它用成一个可验证的长期执行系统。
Hermes AgentNous ResearchAgent HarnessMemoryAgent SkillsSelf-Improving Agent
Agent · Agent 开发
从一个循环开始：用 Learn Claude Code 入门 Agent 开发
面向第一次开发 Agent 的工程师，从 Learn Claude Code 的 s01 到 s03 读懂 Agent Loop、工具协议、ReAct、权限边界与完成条件，再给出一条可动手的进阶路线。
AgentLearn Claude CodeAgent LoopTool UseReActHarness
Agent · LLM 原理与训练
大模型通识：从 Token、Transformer 到训练与推理
面向没有大模型算法基础的工程师，用一条完整运行链解释 Token、向量、Attention、Transformer、预训练、微调、后训练、推理、KV Cache，以及 Prompt、RAG 与模型参数各自改变了什么。
LLMTransformerAttentionTokenPretrainingPost-trainingKV Cache