AI 系统工程化学习笔记
Bear Agent 实验室AI 工程学习笔记 · 智能体研究日志
这里记录我在人工智能、智能体系统与工程化实践中的学习路径与动手实验，聚焦于方法论拆解、工具链选型与真实问题的复盘。
长期主义的个人研究
工程化实践复盘
开放分享的学习笔记
个人视角的多智能体系统探索
本站为个人学习与研究性质的网站，主要记录我在人工智能、智能体系统与工程化方法论上的理解与实验。 研究方向涵盖内容生成、工作流自动化等 AI 技术主题，重视每一次尝试背后的思考过程。
任务规划
从真实问题出发拆解任务，积累可执行的工程实践步骤
工具编排
把联网检索、结构化生成与图像管线纳入统一的实验工作流
记忆检索
尝试多层次记忆与检索增强，让实验结果保持稳定与可复现
评测守门
记录评测方法与指标设计，关注质量、成本、时延与合规
实验关注点
记录的核心主题
以个人工程实践视角梳理多智能体系统的搭建方式与迭代经验
工程化拆解
围绕真实需求拆解多步流程，沉淀可复现的 Prompt、工具脚本与决策节点
流程拆解Prompt 留存经验复盘
实验可观测
记录关键中间产出与评测结果，便于回滚对比与再次试验
过程记录指标对照数据回放
资源取舍
关注成本与时延在不同方案下的表现，尝试建立轻量的算力预算模型
成本笔记时延画像算力管理
安全与边界
整理合规注意事项与守门策略，确保学习成果在可控范围内分享
合规清单策略记录风险提示
实验项目展示（学习记录）
以下项目为个人学习过程中的阶段性实验，主要用于梳理思路与验证多智能体系统的工程化方法。
研究与实验流程
结合个人项目实践，总结多智能体系统从问题提出到经验沉淀的常用步骤
1
问题定义
明确想要解决的场景与预期成果
2
Planner 任务拆解
将目标拆解为可执行步骤
3
Workflow 工具编排
编排各类工具与资源
4
Memory/RAG 支撑
提供事实与风格支撑
5
Guardrail 合规
确保输出合规与对齐
6
Eval 评测
记录线上/离线评测与优化
7
Artifacts 资产
沉淀可复用资产与学习笔记
数据回流优化