研究

关于 Agent 可靠性、共享记忆与代码智能的技术资产与开放方向。

工程笔记与案例解读

将复杂智能体的多步推理与工具调用，沉淀为可复现、可验证、可审计的三层交付链路（执行有效性、证据完整性与需求符合度）。

原话、候选值与人工核定值如何分别保留，实验结果又如何更新主张的版本、证据与适用边界。

围绕 PRD 驱动的设计智能体，建立从执行、原生设计产物到结构与视觉证据的可复现验收路径；把“生成成功”拆分为交付有效、证据完整与需求符合三个独立判断。

本地优先的 MCP 记忆基础设施，让 Claude Code、Codex、Cursor 等客户端共享持久的项目记忆。支持 JSONL 事件记录、检索索引、分层生命周期与跨工具检索，可按需配置远程 embedding 后端。

进行中研究

度量跨 Agent 事实信念分歧，作为多 Agent 共享记忆中静默失效的早期预警信号。τ/τ²-bench、环境 oracle 与行动前审计。

Multi-AgentSilent FailureEvalResearch

围绕主张、证据、版本、状态、适用范围与责任构建可信实验记忆，配行动前审计。2026 AI 先锋未来人才大赛年度 40 强，止步华南赛区；担任队长与产品 / 可信记忆负责人，现作为工程案例沉淀。

多语言代码知识库 + MCP 工具系统，带增量代码图与轨迹可观测性，服务编码 Agent。