文本到认知图：图构建方法 文档定位：规范态（spec）。 依赖：认知图：以谓词作为概念——unit 数据模型、节点 / 谓词分类、抽取四原则。本文档只定义"文本 → 图"的构建流程与渲染契约，不...

存储、连接、检索与深度学习的生物学原型 导读 人类大脑实现高效、鲁棒的"模糊记忆",并非靠计算机式的"地址—数据"存取,而是由几个互相支撑的机制共同构成: 分布式表征——记忆以何种形式存在 ...

为什么需要记忆 人脑有非常强大的记忆系统和索引能力，管理着非常庞大的信息，能够准确联想起来非常多的记忆 记忆是AGI的一种重要能力 因为大脑容量限制，记忆是人类在当前信息爆炸的社会的...

Agent的需求背景 这些本应被封装为「日常AI工作流」的能力，却仍被塞进一个通用聊天框里手工完成。 这正是留给AI创业者的机会，我们不该让普通人用临时脚本搭建自己的「购房智能代理」，而应当创...

一、设计理念与理论基础 1.1 类比：生物脑 vs 计算机 vs LLM 生物脑/人脑的核心组成要素：逻辑能力、长期记忆、短期记忆。 计算能力（ALU）：计算机中是 ALU，LLM 对应为 ...

只是一个上下文助手-Agent工程化 我们知道当前不管是Code、Cowork 以及 比较火的OpenClaw 等助手类的Agent，不外乎两个特点 所有的自洽和逻辑都只能维持在当前的上下文 ...

来源：Akshay Pachaar，《The Anatomy of an Agent Harness》（2026-04-06） 推文：https://x.com/akshay_pachaar/...

认知图：以谓词作为概念 文档定位：规范态（spec）。 §1 总览 1.1 输入与输出 输入：自然语言文本。 输出：unit 集合——以世界中持久成立的事实与逻辑骨架为内容的结构化记录。 1....

认知图：入库与查询流水线 文档定位：规范态（spec）。 依赖：认知图：以谓词作为概念（unit / 节点 / 谓词定义）、文本到认知图：图构建方法（文本 → 图构建流程）。 参考：大脑记忆的核...

AI 交互和头脑风暴 定位 文档是人和 LLM 沟通、交流的中介。提供一套写文档的方法学——把"写一份文档"组织成自顶向下、和用户逐级讨论的过程。 写法 从大到小地设计一个文档： 从最大的骨架...