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DeerFlow 實戰手冊|ByteDance 開源的長程 SuperAgent 骨架
架構定位 以 LangGraph 編排主代理與子代理的調度骨架。 DeerFlow 的官方定位：一套開源的 super agent harness，負責編排子代理、記憶與沙盒，靠可擴充的 skills 執行研究、程式撰寫與產出任務。核心概念是 harness（骨架）。它把「複雜任務如何拆開、分頭執行、再收斂成成品」這件事做成可重用的基礎建設。官方 README 的描述：一個會研究、會寫程式、會產出的長程 SuperAgent。 底層建在 LangGraph 與 LangCha
公司大腦操作地圖：The Company Brain Operating Map 完整拆解
社群實戰 r/AI_Agents、r/LocalLLaMA、r/Rag 社群實作討論摘要 以下整理自 r/AI_Agents、r/LocalLLaMA、r/Rag 及 Hacker News，收錄反覆出現的實作建議、工程取捨與真實使用案例。 Rag · 踩坑 多數需求不需要向量庫 社群反覆出現的建議：80% 的需求可用「整理好的結構化檔案 + 規則文件」解決。過早引入 Pinecone/Qdrant 的實作者，後續多在排查檢索延遲與 chunking 切割問題。 // hac
公司大腦操作地圖｜Context Engineering 六階段實作指南
六大操作階段 每個階段對應一個具體的失效點。六個階段完整實作後，系統品質會隨使用累積而提升。 1 擷取 CAPTURE — Raw material enters the system 擷取是把工作的痕跡留下來：紀錄工作、把通話轉成逐字稿、記下決策、保存每一次更正、收集工作流產出、保留來源中繼資料（誰說的、何時說的）。 設計原則：擷取是「儲存」，不是「判斷」。這一層的職責是確保不遺漏，判斷工作留給後段的檢索與來源治理。 紀錄工作、轉錄通話 記下決策、保存更正 收集工作流產出
Claude-Mem 操作手冊|Claude Code 跨 session 持久化記憶外掛
Chapter 10 疑難排解 & FAQ 常見問題與解法整理如下，涵蓋安裝失敗、port 衝突、token 消耗異常及隱私控制等議題。 Q.裝完沒有任何記憶,新 session 上方也沒有任何摘要,怎麼辦? 99% 是因為你跑了 npm install -g claude-mem。改用 npx claude-mem install 或在 Claude Code 裡用 /plugin install claude-mem。然後完全退出 Claude Code 再開。 Q.lo
GBrain 使用說明書 · 給 AI Agent 一顆會記得的腦 — Tenten Skills Atlas
為什麼 AGENT 需要一顆真正的腦 大語言模型的 context window 很大，但兩次對話之間什麼都不記得。 編者手記 編者按 編者手記 EDITOR'S NOTE GBrain 補的就是這一塊：把 Agent 看過、聽過、做過的事，沉澱成一個 git 可讀、資料庫可查的知識圖譜，讓「記得」變成一個可被檢索、可被 cron 維護、可被 MCP 工具呼叫的系統 — 而不是又一個塞滿 prompt 的對話框。 記憶不是 RAG。 多數「Agent 記憶」其實是把段落塞進向
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