Posted on 日 05 4月 2026 in AI • Tagged with AI, agent, memory, skills, rules, MCP, multi-agent, governance, multimodal
AI Agent 的演化，表面上看越来越拟人，技术上看其实是在一层层补齐“器官”：从思考与推理、多模态感知，到工具、技能、记忆、人格、规则、身体接口，再到多 Agent 协作与治理。它未必先替代人，但一定会先重写很多知识工作的分工边界。
Posted on 三 01 4月 2026 in AI • Tagged with AI, agent, OpenClaw, memory, personalization, context-engineering
很多人觉得 OpenClaw 这类 AI Agent 用久了会“自我进化”。真相没那么玄：多数时候，不是模型偷偷变聪明了，而是记忆、偏好画像、工具调用、反馈回路和工作流沉淀一起把它越养越顺手。
Posted on 六 21 3月 2026 in AI • Tagged with nanobot, AI Agent, memory, LLM, session management
上次聊了 nanobot 双层记忆的基本设计，这次深入源码，看看它最近的几个关键演进：基于 Token 预算的整理策略、会话历史的合法性校验、以及一个"连续 assistant 消息"的 bug 是怎么产生和修复的。
Posted on 四 19 3月 2026 in Journal • Tagged with agent, agent-loop, AI, LLM, python, tool-calling, memory, planning
以 lazy-rabbit-agent 里的 agent_loop_demo.py 为例，讲清楚 AI Agent Loop 的本质：它不是玄学，而是由规划、记忆、工具调用、观察回流、格式约束与失败恢复组成的一台小发动机。
Posted on 日 15 3月 2026 in AI • Tagged with nanobot, AI Agent, memory, LLM
拆解 nanobot 的双层记忆系统——一个只有 4000 行代码的 AI 助手，是怎么做到跨会话记住你的偏好、项目上下文和工作习惯的？从源码到设计哲学，聊聊 AI Agent 的"长期记忆"该怎么做。
每个进程都有独立的虚拟地址空间，进程访问的虚拟地址并不是真正的物理地址； 虚拟地址可通过每个进程上的页表(在每个进程的内核虚拟地址空间)与物理地址进行映射，获得真正物理地址； 如果虚拟地址对应物理地址不在物理内存中，则产生缺页中断，真正分配物理地址，同时更新进程的页表；如果此时物理内存已耗尽，