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- Agent 上下文摘要压缩：从会话记录到长期记忆
参考 DeerFlow 的 DeerMem 实现，拆解长期记忆的消息过滤、作用域判断、画像与事实卡片存储，以及自动加载和 SQLite FTS5 检索，并用 LangChain 串起可运行案例。
34 min 中文 - Agent 上下文摘要压缩：从 DeerFlow 到 LangChain 实践
从 DeerFlow 的实现出发，拆解上下文压缩的触发阈值、工具消息配对、用户意图保留、摘要模型回退与状态回注，并用 LangChain 实现可运行案例。
30 min 中文 - Agent 上下文摘要压缩：如何记住已经加载的技能
从 DeerFlow 的技能加载机制出发，理解渐进披露、技能引用记忆与工具权限，并用 LangChain 实现一个压缩后仍能恢复技能的 Agent。
27 min 中文 - Agent 核心概念面试题：从 Agent Loop 到 E2B
用九道面试题串起 Agent Loop、Harness、LangChain、LangGraph、记忆、MCP、Skill 与 E2B，并澄清常见误区。
16 min 中文 - 你好，这里是奇码的博客
从这里开始，记录软件工程的学习、AI 应用开发与 Java 后端开发方向的探索。
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