<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>技术与交付笔记</title><link>https://www.teamagent.site/</link><description>Recent content on 技术与交付笔记</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Sat, 22 Aug 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://www.teamagent.site/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>记忆金字塔：为什么 Agent 需要四层记忆</title><link>https://www.teamagent.site/ai-notes/01-memory-pyramid/</link><pubDate>Tue, 04 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.teamagent.site/ai-notes/01-memory-pyramid/</guid><description>本期回答一个根本问题：既然记忆就是一堆事实，为什么不直接存成一个列表？</description></item><item><title>L0 原始对话：忠实记录与增量捕获</title><link>https://www.teamagent.site/ai-notes/02-l0-conversation/</link><pubDate>Wed, 05 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.teamagent.site/ai-notes/02-l0-conversation/</guid><description>本期拆解最底层：L0 是怎么把对话原样记下来的，以及它如何解决&amp;quot;重复记录&amp;quot;和&amp;quot;记录污染&amp;quot;两个工程问题。</description></item><item><title>L1 原子记忆：单次 LLM 的结构化抽取与去重</title><link>https://www.teamagent.site/ai-notes/03-l1-atom/</link><pubDate>Thu, 06 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.teamagent.site/ai-notes/03-l1-atom/</guid><description>本期拆解 L1：L0 的流水账如何变成一张张&amp;quot;记忆卡片&amp;quot;，以及系统如何用两次 LLM 调用完成抽取与冲突消解。</description></item><item><title>L2 场景记忆：LLM 沙箱 Agent 维护的场景档案</title><link>https://www.teamagent.site/ai-notes/04-l2-scenario/</link><pubDate>Fri, 07 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.teamagent.site/ai-notes/04-l2-scenario/</guid><description>本期拆解 L2：记忆卡片如何按情境归档成 &lt;code&gt;.md&lt;/code&gt; 场景文件，以及为什么&amp;quot;让 LLM 当 Agent 改文件&amp;quot;比&amp;quot;让 LLM 生成文本&amp;quot;更可靠。</description></item><item><title>L3 长期画像：Persona 的生成与维护</title><link>https://www.teamagent.site/ai-notes/05-l3-persona/</link><pubDate>Sat, 08 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.teamagent.site/ai-notes/05-l3-persona/</guid><description>本期拆解金字塔尖：L3 如何从场景档案里提炼出&amp;quot;这个用户/团队是谁&amp;quot;的稳定画像，以及它为什么是四层里唯一&amp;quot;无条件注入&amp;quot;的一层。</description></item><item><title>召回与注入：记忆如何进入 Agent 上下文</title><link>https://www.teamagent.site/ai-notes/06-recall-injection/</link><pubDate>Sun, 09 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.teamagent.site/ai-notes/06-recall-injection/</guid><description>本期拆解&amp;quot;读路径&amp;quot;：每次 LLM 请求发生时，L1/L2/L3 如何被召回、截断、并注入到提示词的不同位置。</description></item><item><title>异步提炼管线与整体系统架构</title><link>https://www.teamagent.site/ai-notes/07-async-pipeline/</link><pubDate>Mon, 10 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.teamagent.site/ai-notes/07-async-pipeline/</guid><description>终期拆解&amp;quot;幕后&amp;quot;：L1→L3 的提炼为什么必须异步，任务如何被调度与容错，以及 MemoryCore / Knowledge / Proxy / Panel 四模块如何协作。</description></item><item><title>提示词工程：三层记忆的 Prompt 设置与工具约束</title><link>https://www.teamagent.site/ai-notes/08-prompt-engineering/</link><pubDate>Tue, 11 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.teamagent.site/ai-notes/08-prompt-engineering/</guid><description>前七期讲了「每层做什么、怎么调度」，本期钻进最内核的一层：驱动 L1 / L2 / L3 的 Prompt 到底长什么样、每一段为什么这么写，以及系统究竟如何让 LLM 知道「该调什么工具、按什么格式、吐出什么内容」。</description></item><item><title>技术负责人如何先把问题定义清楚</title><link>https://www.teamagent.site/experience/first-project/</link><pubDate>Sat, 22 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.teamagent.site/experience/first-project/</guid><description>项目推进困难时，往往不是执行不够快，而是每个人理解的问题并不相同。</description></item><item><title>智能交易与风控平台</title><link>https://www.teamagent.site/projects/workspace-system/</link><pubDate>Thu, 20 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.teamagent.site/projects/workspace-system/</guid><description>从零搭建支持人工决策与 Agent 自动执行的实时交易服务，完成模拟闭环和实盘验证。</description></item><item><title>复盘如何成为下一次交付的依据</title><link>https://www.teamagent.site/experience/product-review/</link><pubDate>Wed, 15 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.teamagent.site/experience/product-review/</guid><description>复盘的价值不在于复述过程，而在于为下一次决策留下更可靠的依据。</description></item><item><title>多链资产与支付服务</title><link>https://www.teamagent.site/projects/knowledge-space/</link><pubDate>Thu, 18 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.teamagent.site/projects/knowledge-space/</guid><description>面向多链资产、稳定币收付款与消费场景，设计可扩展的账户、交易和分布式事务能力。</description></item><item><title>跨团队协作时，怎样降低沟通成本</title><link>https://www.teamagent.site/experience/cross-team/</link><pubDate>Thu, 07 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.teamagent.site/experience/cross-team/</guid><description>让信息主动流动，并为关键决策留下明确的上下文。</description></item><item><title>高并发数字权益交易服务</title><link>https://www.teamagent.site/projects/service-rebuild/</link><pubDate>Thu, 12 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.teamagent.site/projects/service-rebuild/</guid><description>支撑数字权益发行、交易与运营，在高峰抢购场景下稳定处理约 5 万并发请求。</description></item></channel></rss>