我与人工智能

本文将深入探讨如何从零开始构建一个能够为AI助手提供代码理解能力的知识图谱系统，涵盖架构设计、技术选型、实现细节和性能优化等核心议题。

本文分享一次智能体系统重构经验，从中央控制器模式转向类脑神经元架构。通过六个关键决策（去中心化、职责分离、信号路由、自学习、分层记忆、双大脑），实现响应延迟降低85.9%、LLM调用减少85.9%。

当LLM成为计算原语，传统软件工程面临不确定性危机。本文提出"神经符号双生架构"：在TypeScript强类型运行时（躯体）与LLM推理引擎（心智）间建立协议层与分层抑制机制。

本文探讨了一种仿生智能体记忆架构的设计实践。该系统通过三层编排器（短期/工作/长期记忆）实现记忆的智能流转与负载均衡；引入扩散激活网络，使记忆节点通过语义连接相互激活，赋予AI联想能力。