如果你已经跟完前四篇，你会发现一个事实：👉Agent越做越复杂，越不像“一个人”，👉越像“一个团队”。这不是偶然，而是复杂系统的必然演化。单Agent的天花板在哪里？哪怕你已经有了：DAG执行器长期记忆并发调度单Agent依然有三个绕不过去的瓶颈：❌

视频生成平台跑通之后，其实还有一个绕不开的问题：这东西，怎么用？命令行当然可以，但也只适合我自己。一旦你希望它变成一个「能长期使用的工具」，可用性就会变成第一优先级。于是今天，我又往前走了一步——用Tauri把整套视频生成平台包装成了一个桌面应用。为什么不是Web，而是Ta

在上一篇里提到，这个周末我把视频生成真正做成了一条可复用的流程。但很快我就发现一件事：如果流程足够稳定，它就不该只是“我自己用的脚本”。于是，我索性往前多走了一步——用Rust把这条流程，直接做成了一个视频生成平台。为什么不是“工具”，而是“平台”一开始，我只是想提高自己的效率

如果你已经实现了前面几篇里的Agent：有Executor有并发有长期记忆你很快会撞上一堵结构性的墙。一个必然会出现的问题：Plan→Act循环开始失控先看一个真实但常见的Agent行为：“我先查A，再查B，如果B失败就重试A，然后根据A+B决定是否

在上一篇文章里，我提到在项目中使用pandas做数据处理和清洗，整体效果非常不错。后台也有不少同学留言问：pandas做数据清洗，有没有一套「通用实现路径」？这件事是不是强业务相关，没法复用？这篇就专门聊一聊这个问题。先给结论：数据清洗≠业务规则pandas可以覆盖

在近期的一个项目中，我大量使用了pandas进行数据清洗和处理。不得不说，pandas在数据处理层面的效率和表达力都非常优秀，开发体验也很顺滑👍。问题出现：Web调用Python服务频繁崩溃项目整体架构是这样的：Web端：Node.js数据处理服务：Python

如果你已经写过Agent，你一定遇到过这个阶段👇一开始很聪明跑几轮之后开始胡言乱语再跑一会儿就忘了自己是谁根因只有一个：记忆设计是错的。一个残酷现实：LLM没有“记忆”，只有上下文LLM所谓的“记忆”，本质是：你这次request里给了多少token模型不会记得

大概12年前，在阿里内部我们遇到过一个几乎无解的数据库链路问题。问题的现象很简单：数据库偶发抖动链路极其复杂日志、监控、指标全部是割裂的但要真正找到根因，却花了整整一个月。那段时间，基本靠“人肉”：人看日志人对时间线人凭经验猜测人在不同系统之间来回切换直到某一天

在上一篇里，我们用Rust从0写了一个完整Agent：有LLM、有工具、有记忆、有Plan→Act→Observe循环。但如果你真把它跑在生产环境，很快就会遇到这些问题：❌工具调用是串行的，明明可以并发却在“排队等”❌一个工具卡住，整个Agent就卡死❌