大家好哇，欢迎来到我的网站！
现在是 21 岁，大三在读。专业是光电，但对 AI 更感兴趣一些，所以大部分时间都在写 Agent 和拆开源项目的源码。现在在做 AI 开发相关的实习。
喜欢听歌，喜欢 R&B/Neo-soul/Jazz。喜欢陶喆、王力宏、方大同、黄宣。喜欢弹吉他组乐队（虽然很想说... 但是我不是二次元）。
对未来有明确规划。
Think in decades, act in days.
第一次体验 Meta Muse：查票时实时看它操作浏览器，用聊天把快讯改成双语，再打开 Soul、Memory 和 Identity 看它如何记录偏好。最让我想继续用的，是这种自然、快速的“聊着改”。
从 Agent Loop、工具适配、扩展策略到会话和并发。我没有只停在读代码，而是实际写了路径保护和审计扩展；一次没有落下结果的审计记录，反而把 Pi 的事件边界暴露得很清楚。
MiniCode 是我从 Pi 源码和几次真实踩坑里做出来的轻量 Coding Agent。它能读代码、提出补丁、运行验证，也能在 guided 模式下于计划、写入和命令执行前停下来等人确认。
从首页背景加载、文章与随心的统一，到 Sanity 发布和缓存刷新。这次没有大改页面，而是把一个个人网站长期写下去时最容易出问题的几段链路补齐了。
记录这个 Pygame PvZ clone 开发里几个很小、但很容易被忽略的问题：开局时序、路障和铁桶的护具改造、豌豆目标与僵尸阻挡判定。
AI 聊天的本质,说穿了就是疯狂猜下一个词。这篇从"机器怎么认出手写数字"讲起,一路串到 Transformer 的向量化、注意力和温度。
基于 LangGraph 的 7 节点自动化推文 Agent，实现 新闻抓取 → AI 摘要 → 风格改写 → 自动发推 全流程。涵盖条件路由、人机协作节点与异常兜底机制，是 AgentFlow Supervisor 模式的真实应用案例。
你好！有什么想了解的？
关于 AI Agent、开源与技术思考
一些没有固定主题的记录、想法与片段
Always open to a good conversation.
基于 LangGraph StateGraph 的多智能体设计模式集合，涵盖 Supervisor、Hierarchical、Parallel、Debate 等 10+ 种架构范式。每个 Pattern 均提供完整可运行代码与架构图解，帮助开发者快速选型和落地 Multi-Agent 系统。
企业级 RAG 检索增强系统，采用 FAISS 语义检索 + BM25 关键词检索的双路召回架构，通过 Reciprocal Rank Fusion (RRF) 融合排序，再经 BGE-Reranker 二阶段精排，显著提升检索准确率。支持多文档类型解析与分块策略配置。
