AI Agent Engineering · Knowledge Systems · Extensible Architecture
从智能体编排到知识与记忆，让复杂 AI 系统真正可用、可扩展、可治理。
I design and build extensible AI agent systems — bridging agent runtimes, enterprise knowledge, persistent memory, and real-world workflows.
关注 AI 智能体系统的工程落地：运行时编排、插件机制、知识构建、图谱检索、长期记忆、访问控制和执行可观测性。相比单点演示，我更关心这些能力如何组合为可持续演进的系统。
| Direction | Engineering focus | |
|---|---|---|
| ◈ | Agent Runtime | 多智能体协作、任务编排、工具调用、沙箱执行与生命周期管理 |
| ◇ | Knowledge Engineering | 文档摄入、知识提取、结构化知识、实体关系及可追溯引用 |
| ⬡ | Retrieval Architecture | 文档证据、知识条目、图谱关系检索；检索范围控制与结果融合 |
| ✳ | Persistent Memory | 长期上下文、经验沉淀、记忆检索、知识回流与反馈闭环 |
| ⧉ | Plugin & Extension Systems | Provider 解耦、工具可插拔、可选管理模块与独立前端页面 |
| ◎ | Governance & Observability | 多层级空间、授权边界、处理流水线、执行 Trace 与问题诊断 |
Design principles: modular capabilities · replaceable providers · least-privilege access · attributable knowledge · observable execution.
正在围绕 DeerFlow Knowledge 扩展 参与方案讨论与增量实现：
- Retrieval — 统一 Tool 机制下的文档、知识条目与实体关系检索
- Knowledge pipeline — 可选接入的摄入、处理与知识增强能力
- Plugin-first UX — 后端能力与管理页面解耦，按需安装、分别启停
- Scope & Trace — 授权范围、证据来源与处理过程可追溯
这里展示的是参与讨论与持续探索的技术方向，不代表相关功能均已合并或发布。
GitHub Actions 自动生成的贡献贪吃蛇。初次生成前可能暂时不显示。
Build with intention. Keep systems open to change.