AI Agent 造轮子实战：用 Java 从零写一个 Runtime，从 ReAct 循环、Tool 治理到沙箱隔离、Token 预算，13 个阶段完整演进。适合想深入理解 Agent 架构的开发者。

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知识图谱和图数据库是两个正交维度：知识图谱是"怎么组织数据"，图数据库是"存在哪"。一个 SQL 例子证明知识图谱可以存进 MySQL，2 个正交维度 + 5 跳判断标准，帮你做出正确的选型决策。AI Agent 架构设计系列。

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AI Agent 记忆放哪里？六种存储介质（内存 Map / JSONL / 关系 DB / Redis / 向量 DB / 图 DB）逐一拆解数据结构、查询方式、延迟与适用规模，附选型决策树与混合存储分层做法。读完按规模选介质，不盲目上向量数据库。AI Agent 架构设计笔记系列。

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Agent Memory 怎么设计？本文不堆概念，先用 3 个真实翻车现场建立体感，再用「存什么/怎么取/怎么忘」三问框架拆解记忆系统全部决策点，最后用一张全景图对齐 mem0/MemGPT/ChatGPT memory 等 8 种主流方案。读完就能动手画自己的 Memory。

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