在前面的文章中我们提到：nonoka cli 每轮对话 spawn 一个全新进程，进程跑完就自己关掉了。初步接触这个流程的人可能会有下面的疑惑：“进程死了，内存里的执行状态全没了。新进程是从头开始跑入口代码的，它凭什么知道接着上次聊？怎么知道该拿哪个 checkpoint？” 弄清这个问题需要明确下面三个东西： 1. **代码在磁盘上**（Python 源文件，随时可以重新启动）； 2...

> 本文整理自 [Checkpoints and Rollback](https://aiengineeringfromscratch. path=phases/15-autonomous-systems/16-checkpoints-rollback)、[Long-Running Background Agents: Durable...

> 本文整理自 [The Multi-Agent Primitive Model](https://aiengineeringfromscratch. path=phases/16-multi-agent-and-swarms/04-primitive-model)。 所有的 Multi Agent 系统都需要解决下面的问题： 1...

> 这篇文章简单介绍一下前面 nonoka cli 文章中提到的自研 nonoka agent 框架的设计思路，这个框架也是经过了很多次推倒重来才初步完成的，在开发过程中也学到了很多东西，欢迎讨论。 最初想做 nonoka agent 框架是因为四月份看到 babyagi 项目和深入学了下装饰器的使用，想做一个类型安全、事件驱动、使用装饰器配置组装的 Agent...

> 最近实现了一个使用 Opencode 作为 TUI 前端的 CLI 应用，之后会记录一下这期间的一些设计思路和实现细节。 和 Langchain、LlamaIndex 等框架不同，Vercel AI SDK 是一个**面向前端/UI的框架**，它解决了如何将大模型的输出优雅地在前端/UI中渲染出来的问题。 在 Vercel AI SDK 中，所有的模型...

DPO 是用来让模型和人类需要的偏好进行对齐的开发方法。在传统的 RLHF 中，我们需要用四个模型：Actor，Reference，Reward 与 Critic，这给显存带来和很大压力。而 DPO 跳过了“训练奖励模型”和“强化学习”这两个阶段，通过一个数学上的等价变换，直接**利用 Chosen（优） 和 Rejected（劣） 数据**对来更新模型。 首先先看最原始的...

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在给一个 Chat Agent 做内容过滤的时候使用了 ONNX 做小模型推理，这里记录一下。 ONNX 是一个适合做静态任务推理的模型。比如内容过滤场景，模型只需要 forward 一次就出结果，对这种任务，ONNX 可以生成优化后的静态计算图。由于图是静态的， ONNX 可以在加载模型时就做好一系列的优化、加载模型和推理速度都快很多。 使用如下命令导入模型： ```bash pip...

之前的 Drive MCP 设计中提到了 Resource，这里记录一下在实际使用 Resource 过程中遇到的问题：在用户 Attach File 后，我们使用前面说的 MCP Client 获取 Resource，然后把上下文 attach 到 system prompt 中： ```ts private async resolveResourceUris( uris:...

在封装 Drive Agent 的 Tool 调用时想到了使用 MCP，因为 MCP 是统一的协议、可以让我们的 Tool 被内置 Agent 外的东西通过 MCP Client 访问。比如实现完成后在 Copilot 访问 Drive 内文件： . [alt text](drive-mcp-design-images/2026-03-05-09-11-42...