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基于源码分析拆解 Hermes Agent 的自改进机制：它并不会在线更新模型权重，而是通过语义记忆、程序性记忆、情节记忆和外部 memory provider 构成应用层闭环学习。
实践 / 思考 / 记录
Agents.
关于 Agent、开发工具与软件工程。一边构建，一边记录。
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系统比较 OpenAI Agents SDK、LangChain/LangGraph、CrewAI、Google ADK、Microsoft Agent Framework、AutoGen、Semantic Kernel、LlamaIndex、PydanticAI、Mastra 等主流 Agent 开发框架，分析它们的定位、优劣与适用场景。- 发布于
从工作流稳定性、成本、可观测性和产品边界出发，分析 5 个不适合使用 AI Agent 的场景，并给出更务实的替代方案。- 发布于
从仓库定位、Rust workspace 拆分、Python 参考层和 parity 验证体系入手，分析 Claw Code 为什么更接近一个 coding agent runtime，而不是简单的聊天命令行工具。- 发布于
分析 Claw Code 如何把 Tool、Skill 和 Slash Command 分成三层，并进一步长出 Plugin、MCP、Worker、Task、Cron、Streaming 与 Telemetry 等平台化扩展能力。- 发布于
分析 Claw Code 如何通过 Session transcript、ProjectContext、Prompt budget、Prompt Cache 和 Session compaction 管理长上下文，而不是依赖向量检索式长期记忆。