/authors/jalrIF THERE’S ANY TRUE LOGIC TO THE UNIVERSE… WE’LL END UP ON THAT GAYHUB AGAIN SOMEDAY.Halo v2.22.4zh-cnhttps://oss-shenzhen-40g.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/blog-attach/favicon_1619538565825.ico/authors/jalrSun, 3 May 2026 18:01:06 GMT/archives/agent-gong-cheng-ralph-in-deepagent-claude-code背景 本来有很多 Deep Research 的内容和网络资料，想来想去，还是删除了，写点人话。 此文是公司做的一次技术分享，文章 Artifact 有删减。 本文聊聊 2026 年前沿 Agent 技术：Long Horizon / Running 、Ralph Loop 在 LangChain]]>/archives/agent-gong-cheng-ralph-in-deepagent-claude-codeWarren Zhan工作沉思录默认分类Wed, 4 Mar 2026 14:41:00 GMT/archives/agent-gong-cheng-langchain-long-horizon-agent本文是对 Langchain 前不久分享的 Long Horizon Agent 的详细解读。 长周期任务（Long-horizon Task）。 简单说，就是让 Agent 干点大事儿，不是那种问个问题就完事儿的客服，而是能独立思考、规划、执行一整套复杂流程的“数字员工”。比如让它独立完成一个软件]]>/archives/agent-gong-cheng-langchain-long-horizon-agentWarren Zhan工作沉思录默认分类Thu, 5 Feb 2026 15:43:00 GMT/archives/agent-gong-cheng-chu-tan-openclaw-de-pi-mono-she-jihttps://github.com/badlogic/pi-mono Pi 给我们描绘了一幅与今天主流 AI Agent 截然不同的蓝图。它不追求成为一个无所不知的“万事通”，而是立志成为一个潜力无限、与你共同成长的“学徒”。 这何尝不是 Ilya 想象中的 AGI 之一呢？ 今天聊聊背后那个更低]]>/archives/agent-gong-cheng-chu-tan-openclaw-de-pi-mono-she-jiWarren Zhan工作沉思录Mon, 2 Feb 2026 15:09:00 GMT/archives/agent-gong-cheng-chang-shi-yun-xing-she-ji-zhi-ralph-agent最近 AI 圈子有点疯，一个叫 Ralph Wiggum 的东西突然就火了，火到什么程度呢？有人说它是 “最接近 AGI 的玩意儿”，有人用它通宵干活，第二天早上醒来发现几个代码仓库都妥妥地建好了。甚至还有人专门为它发了个加密货币 $RALPH。 这名字听着是不是有点耳熟？没错，就是《辛普森一家》里]]>/archives/agent-gong-cheng-chang-shi-yun-xing-she-ji-zhi-ralph-agentWarren Zhan工作沉思录Wed, 21 Jan 2026 14:37:00 GMT/archives/agent-gong-cheng---chang-shi-yun-xing-zhi-ralph-agent最近 AI 圈子有点疯，一个叫 Ralph Wiggum 的东西突然就火了，火到什么程度呢？有人说它是 “最接近 AGI 的玩意儿”，有人用它通宵干活，第二天早上醒来发现几个代码仓库都妥妥地建好了。甚至还有人专门为它发了个加密货币 $RALPH。 这名字听着是不是有点耳熟？没错，就是《辛普森一家》里]]>/archives/agent-gong-cheng---chang-shi-yun-xing-zhi-ralph-agentWarren Zhan工作沉思录Sun, 18 Jan 2026 10:52:00 GMT/archives/rag-gong-cheng-graphrag-zhong-de-deepresearch-jie-du-graphsearch-she-ji这篇工作是一个工程化的设计思路，基本上和算法没关系。可以理解为是 GraphRAG 检索环节的一种 Agentic 检索设计。感觉类似 GraphRAG 中的 “Deep Research” 是否有参考价值，如果我们能确定现有检索场景下的 BADCASE 的具体原因，可以引入此工程思路，看是否能解决]]>/archives/rag-gong-cheng-graphrag-zhong-de-deepresearch-jie-du-graphsearch-she-jiWarren Zhan工作沉思录Thu, 15 Jan 2026 11:12:00 GMT/archives/rag-gong-cheng-cong-rong-ying-dui-zeng-liang-shu-ju---jie-du-era-rag-she-ji最近在为组内的需求做技术调研，在看看 RAG 领域相关的工作。 上一篇我们回顾了经典 RAPTOR 的设计，本次我们接着看看 ERA-RAG 相关的设计思路，这篇文章目前看着没有在任何会议 / 期刊发布，但由于被 RAGFLow 写进了 25 年和 26 年的 ROADMAP，所以可能还是值得一看的]]>/archives/rag-gong-cheng-cong-rong-ying-dui-zeng-liang-shu-ju---jie-du-era-rag-she-jiWarren Zhan默认分类Thu, 1 Jan 2026 14:35:00 GMT/archives/rag-gong-cheng-hui-wei-jing-dian---jie-du-raptor-s-j这两天在做技术调研，顺便回味一下这篇入选 ICLR 2024 的经典工作 传统的 RAG，有点“短视”。 它通常把长文档切成一堆互不相干的小碎片，然后根据你的问题，找出最像的几片。这对于回答“XX 是什么？”这种 factual question（事实性问题）还行。可一旦问题需要你通读全文、理解来龙]]>/archives/rag-gong-cheng-hui-wei-jing-dian---jie-du-raptor-s-jWarren Zhan工作沉思录Wed, 31 Dec 2025 15:02:00 GMT/archives/wen-ti-pai-cha---python-nei-cun-zhan-yong-shi-fang-wen-ti一、背景 近期在做 RAG 工程，任务调度 Server 是 Temporal，Worker 是 Python 写的，在基于 Temporal Client 的基础上设计了一套 DSL，方便业务编写异步任务。 导入文档异步任务是我们的业务最复杂的其中一个环节。在性能压测下，一次性发起 6000 个任]]>/archives/wen-ti-pai-cha---python-nei-cun-zhan-yong-shi-fang-wen-tiWarren Zhan工作沉思录Sun, 28 Sep 2025 15:17:00 GMT/archives/tong-wang-gong-zuo-ji-zhi-zhi-lu---chu-chuang-tuan-dui-de-cai-keng-chu-ji-zhi-nan[TOC] 在一家上市公司工作四年后，我加入了一家创业公司，正式开始了创业之路。工作时长 8 个月，这是一段非同凡响的体验。本文分享两个内容： 公司问题 & 我的思考：我观察到的老板 & 合伙人们没做好的各种问题。 个人问题 & 我的思考：我认为个人角度要去思考的问题，不管是打工和创业，都要考虑。]]>/archives/tong-wang-gong-zuo-ji-zhi-zhi-lu---chu-chuang-tuan-dui-de-cai-keng-chu-ji-zhi-nanWarren Zhan工作沉思录Fri, 21 Mar 2025 09:11:00 GMT/archives/gong-cheng-jing-yan---agent-gong-cheng-zhi-react-shi-xian-yu-si-kaoLLM 自变成风口以来，每天都有很多奇思妙想，其中有一些想法虽然也没有发顶刊，却也非常重要，直到今天还是为人们所津津乐道，例如 COT、 ReAct 都成为了现阶段 Agent 工程中重要的基石。ReAct 的核心在于如何让 LLM 长出手脚，去做事情，属于 Tool Use 领域的一种方案。 原理]]>/archives/gong-cheng-jing-yan---agent-gong-cheng-zhi-react-shi-xian-yu-si-kaoWarren Zhan工作沉思录Thu, 20 Feb 2025 15:22:00 GMT/archives/xing-ye-za-tan---agent-gong-cheng-zhi-yan-fa-de-san-ge-fang-xiang我接触大模型行业已有一年多，姑且自我定位为 LLM Agent 应用研发工程师。在我看来，LLM 就是一把通往未来：软件 2.0 的钥匙，而在 2025，可以认为「Agent 即为 2.0 时代的软件。」 前言 2023 & 2024 有惊喜（GPT-3.5、GPT 4）、有爆点（Cursor、De]]>/archives/xing-ye-za-tan---agent-gong-cheng-zhi-yan-fa-de-san-ge-fang-xiangWarren Zhan行业工作沉思录Mon, 10 Feb 2025 12:08:40 GMT/archives/gong-cheng-jing-yan---agent-gong-cheng-zhi-chu-tan-mcp-xie-yi一、Minimal MCP Example 直接跑一下一个 MCP 最小实现的案例，体验体验 MCP 是啥 Overview sequenceDiagram participant MCP Client participant MCP Server participant Resources MCP]]>/archives/gong-cheng-jing-yan---agent-gong-cheng-zhi-chu-tan-mcp-xie-yiWarren Zhan工作沉思录Mon, 27 Jan 2025 13:34:00 GMT/archives/gong-cheng-jing-yan---agent-gong-cheng-zhi-function-calling-ji-zhi一句话诠释我的理解：“Function Calling ” 让 LLM 有手有脚！ 1 Minimal example Overview 这个案例演示要做的事情如下： sequenceDiagram participant User participant Client participant Op]]>/archives/gong-cheng-jing-yan---agent-gong-cheng-zhi-function-calling-ji-zhiWarren Zhan片段集Fri, 24 Jan 2025 14:39:00 GMT/archives/gong-cheng-jing-yan---ren-wu-diao-du几年前，我曾在博客分享过一种周期性任务调度的设计。本篇文章会从架构设计上讨论任务调度的设计，以及这种设计如何应付我碰到的业务问题。当然，永远求真务实，力求简单。 Language: Java 概览 首先，让我们先探讨一下，现在的 Big Fella 都干了啥事情，就拿 PowerJob 和 XXL-]]>/archives/gong-cheng-jing-yan---ren-wu-diao-duWarren Zhan工作沉思录Fri, 17 Jan 2025 03:43:00 GMT/archives/gong-cheng-jing-yan---gou-jian-yi-ge-springboot-ying-yong-de-liang-hao-shi-jian今天看到一篇文章提到： “make it run, make it fast, make it beautiful. 最近在做副业的尝试，有个深刻的体会，技术可能是商业里面最不重要的。 从零把产品做出来，推广给用户，用户只会关注你的产品是否好用，能否解决他们的问题. 他们既不会关注你是用C++/Ja]]>/archives/gong-cheng-jing-yan---gou-jian-yi-ge-springboot-ying-yong-de-liang-hao-shi-jianWarren Zhan工作沉思录Wed, 25 Dec 2024 12:13:00 GMT/archives/chen-si-lu---yi-dong-hu-lian-dao-ju-shen-zhi-neng-de-fan-shi-zhuan-huan回顾 08 年的移动互联崛起时代，当时年纪尚小，关注点还在 4399 ，还没去关注行业。十年后，2018 年的一切都是如此不可思议。 1\ 08 年是怎样的 PC 主流 - 那个时候 iPhone 刚刚推出不久，PC 正是崛起的势头，PC 网游、PC 页游甚至 PC 软件，如日中天。门户网站也非常火]]>/archives/chen-si-lu---yi-dong-hu-lian-dao-ju-shen-zhi-neng-de-fan-shi-zhuan-huanWarren Zhan行业Sun, 24 Nov 2024 07:55:00 GMT/archives/gong-cheng-jing-yan---suan-fa-de-gong-cheng-hua-yu-cha-jian-hua最近在做一个开源项目 - synthetic-data-generator 。这是个基于 pluggy ，将算法工程化、 插件化的项目。本文将介绍在做此项目时，了解到的插件技术，和大家聊聊 pluggy，聊聊 python 中的插件系统设计。 总体来说： synthetic-data-generat]]>/archives/gong-cheng-jing-yan---suan-fa-de-gong-cheng-hua-yu-cha-jian-huaWarren Zhan工作沉思录Thu, 14 Nov 2024 07:51:07 GMT/archives/ji-qi-xue-xi---jie-kai-shen-jing-wang-luo-de-shen-mi-mian-sha「纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行」 近期拜读了吴恩达在 Coursea 的机器学习经典三剑客前两部分： 有监督的机器学习：回归与分类 高级学习算法]]>/archives/ji-qi-xue-xi---jie-kai-shen-jing-wang-luo-de-shen-mi-mian-shaWarren Zhan工作沉思录Sun, 18 Aug 2024 08:57:31 GMT/archives/gong-cheng-jing-yan---ji-yu-poetry-da-bao-yi-ge-cli-ying-yong核心步骤 pyproject.toml 的 [tool.poetry.scripts] 定义出命令名称 & 函数入口的 k v 映射 poetry 打包出 wheel 包 pip install 安装 wheel 包并使用命令 安装 pipx & poetry # pipx sudo apt upd]]>/archives/gong-cheng-jing-yan---ji-yu-poetry-da-bao-yi-ge-cli-ying-yongWarren Zhan工作沉思录Mon, 15 Jul 2024 07:03:00 GMT