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10年车载系统老兵，AI 应用探索者，独立开发者。分享车机开发、AI 工程化、团队管理的实战经验，也在这里孵化一些小而美的产品。

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开源项目第186期：Open Ontologies — Rust 实现的 AI 原生本体工程 MCP 服务器，70+ 工具、单二进制、无需 JVM，5 分钟构建 Protégé 要 4 小时才能完成的本体

The Tesseract Academy 出品的 Rust MCP 服务器，把本体工程变成 AI Agent 可直接调用的能力。70+ 工具覆盖验证、推理、对齐、生命周期治理、RAG 增强全流程。三层架构：Dynamics（原子操作+OWL-RL）、Causal（因果识别）、Planner（PDDL编译）。Studio 桌面应用（Tauri 2 + React 19），AI 聊天面板直接构建生产级 OWL 本体。Pizza 本体基准：5 分钟 96% 覆盖 vs Protégé 手工 4 小时。OAEI 解剖学对齐精确率 0.960（全场第三）。内置 33 个标准本体市场，支持英国国家数字孪生计划 IES 框架。341 Stars，MIT。

2026-08-07·9 min

企业知识库RAG评测测试集构建

企业知识库系列（00）：在写第一行代码之前，先把评测数据集做好

横向对比六个开源 RAG 方案，如果用不同的文档、不同的问题去测，结果没有可比性。这篇文章是系列的零号篇——先把统一测试集建好，后续七篇实测都用同一套题打分。文章记录了从'直接用 BEIR'到'用 LLM 合成领域专属题目'的决策过程，以及实际生成 89 题评测集的完整代码。

2026-08-06·8 min

企业知识库RAGGraphRAG

企业知识库系列（01）：为什么 RAG 只是起点

企业知识库的真实挑战不是技术选型，而是数据质量差、知识碎片化、多模态混杂、知识老化——这些问题 RAG 解决不了。这篇文章梳理企业知识库技术的完整谱系：从经典向量 RAG 到图 RAG、超图 RAG，再到 Agent-native 知识系统，以及每一代技术在什么场景下解决了什么问题。

2026-08-06·9 min

open-sourceLLMinference

开源项目第174期：AirLLM — 4GB 显存跑 70B，8GB 跑 405B，3.7GB 跑 2.8 万亿参数的 Kimi K3

AirLLM 用逐层推理打破显存壁垒：把模型按 Transformer 层拆分保存到磁盘，推理时每次只把一层加载进显存，用完立即释放。无需量化、蒸馏或剪枝，即可在消费级 GPU 上运行 70B 到 2.8T 参数的模型。支持 Llama、Qwen3、DeepSeek、Kimi K3，可选 4bit/8bit 权重压缩加速约 3 倍。25.8k Stars，Apache 2.0，pip install airllm 即开。

2026-08-03·10 min

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开源项目第175期：Buzz — Jack Dorsey 的 Block 用 Nostr 重新定义团队协作，AI Agent 拥有自己的加密身份

Block 于 2026 年 7 月 21 日发布的开源团队工作空间，人类和 AI Agent 在同一个 channel 里作为平等成员协作。基于 Nostr 协议，每个 Agent 持有独立加密密钥对，身份和历史可跨平台携带。Rust 后端 + Tauri 桌面端，支持 Claude Code、Codex、Goose 等 Agent。YAML 工作流引擎、buzz-cli（JSON in/out，面向 LLM 调用设计）、NIP-34 Git 集成。21.3k Stars，Apache 2.0，可自托管。

2026-08-03·11 min

open-sourceAI-agentharness

开源项目第176期：Better Harness — 不审查 diff，审查工作流本身，给 AI 编程 Agent 的五维评估框架

QoderAI 出品的开源工具，把项目和会话证据转化为 Agent 工作流的优先级改进建议。不评估最终代码质量，评估围绕 Agent 的工作流健康度——目标理解、受控执行、变更验证、可靠交付、经验沉淀五个维度。三个独立证据 Agent 并行分析，结果汇总后输出 HTML/Markdown/JSON 报告。支持 Claude Code、Codex、GitHub Copilot、Cursor、Qwen Code。1.5k Stars，MIT 许可。

2026-08-03·11 min

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