DandTK-优快云博客

原创 Deepseek-harness安全更新指南

本文介绍deepseek-harness的更新方法，分为npx安装与本地部署两种形式。npx通过重新执行命令实现“更新”，不保留全局安装。本地部署推荐使用git pull更新代码，结合git stash暂存修改，确保聊天记录与插件不丢失。更新后需重装依赖并构建：pnpm install && pnpm run build。常见问题包括插件版本不兼容（用dshplugin update修复）和构建报错（清理旧产物后重装构建）。

2026-09-20 20:10:44 224 1

原创对于github中ARIS项目的理解与感悟

ARIS是一个纯Markdown驱动的AI科研自动化框架，实现AI自主完成文献调研、实验、论文写作等全流程科研工作。其核心特点是零依赖（仅需Markdown+Python）、跨模型对抗协作（执行与评审必须使用不同模型家族）和评审者独立性。项目通过skill模块化设计串联各项功能，并配备MCP跨模型通信桥梁和各类工具脚本。亮点是智能体互判协议，要求执行者与评审者来自不同模型家族，确保评审客观性。该框架为AI自主科研提供了完整解决方案，但需注意防范AI幻觉等问题。

2026-05-14 11:30:00 845

原创基于MemOS架构让Agent拥有高效记忆功能

MemOS是一种新型AI记忆架构，针对传统RAG检索存在的无序、低效等问题提出了系统化解决方案。其核心采用三层记忆模型（参数/明文/激活记忆），通过脑图组织将碎片化对话转为结构化图谱，并引入智能调度管理机制。实践部分详细介绍了API调用方法，包括记忆添加和查询操作，同时提供本地部署和魔搭社区实践指南。该架构模拟人类记忆机制，实现了记忆的高效组织、智能调度和版本治理，为AI系统提供了更优化的记忆管理方案。

2025-12-28 16:30:44 1483

原创基于AgentScope以及MCP构造一个地图查询Agent

本文介绍了MCP智能体架构及其应用。MCP智能体(Agent=Model+Context+MCP)相比传统架构实现了工具与应用开发的分离，降低了工具构建和使用的门槛。文章详细展示了如何利用AgentScope构建地图查询智能体：通过高德地图API创建工具组，使用ReActAgent处理自然语言请求，实现地点搜索功能。该智能体能自动提取查询中的地点和城市信息，若信息不全则会主动询问用户。文中提供了完整的代码实现和交互示例，演示了从"故宫附近的商场"查询到结果展示的全过程。这种基于MCP架构

2025-12-23 14:45:07 871 1

原创探索Agent原理并亲手打造一个简易ReAct Agent

本文介绍了Agent的核心概念和主流架构，重点讲解了ReAct(推理并行动)框架的实现方法。Agent由大模型、记忆和工具组成，具备自主性、反应性、主动性及社会性。文章详细展示了如何构建一个简易的ReAct Agent，包括环境配置、LLM模型封装、工具类实现（以谷歌搜索为例）以及Agent核心逻辑。通过硅基流动的Qwen模型和Serper API，实现了能够自主思考、执行搜索并整合信息的智能体。测试案例表明，该Agent能有效获取并总结关于Gemini模型的最新信息。文章还提供了完整的代码实现和调试输出，

2025-12-19 15:30:41 1693 1

原创 Agent产品的分析与拆解

本文探讨了Agent产品的发展阶段、设计框架和增长路径。产品发展分为萌芽期（技术驱动）、上升期（技术用户协同）和成熟期（用户驱动）三个阶段。提出了以用户为中心的四象限框架，并区分了toB和toC产品的需求挖掘方式。产品增长路径包括浅水区（小范围测试）、深水区（专业群体验证）、市场扩张和成为行业标准四个递进阶段。文章强调在产品力不足时切忌过早推广，需循序渐进地优化和扩展使用场景。

2025-12-16 13:11:32 497

原创 Windows系统下使用llamafactory微调模型时可能出现的问题

摘要：本文分析了Windows系统下使用多进程数据处理时常见的RuntimeError和AttributeError问题，指出其根源在于Windows的spawn进程创建机制与Linux的fork机制差异。针对llamafactory框架，提供了三套解决方案：1.设置预处理工作进程数为1；2.禁用DataLoader多进程；3。综合调整多个参数以及降低训练强度。核心经验强调Windows平台需将所有多进程参数归零，优先保证稳定性，并建议采用内存优化技术组合与增量式调试策略。

2025-12-06 00:34:59 688

DandTK的博客