我是谁
封仁华，后端开发，主要做 AI Agent 相关的工程落地。
比起"调通一个接口"，我更关心系统在长时间运行后是否会悄悄退化：缓存命中率有没有掉、上下文有没有膨胀、成本有没有失控。这类问题不会报错，只会慢慢变贵。
我在做的事
维护一套长期在线的 AI Agent 系统，部署在单台 4C4G 云主机上，包含：
- 多智能体编排：主代理 + 若干专职子代理，通过工具调用与 handoff 协作
- 上下文工程：分层记忆、历史压缩、动态内容安置，目标是在有限窗口里保留最有用的信息
- 可观测性：三层请求探针 + 逐请求计量 + 成本看板，用来定位"为什么这一轮变贵了"
- 成本治理：前缀缓存优化、工具集裁剪、附件外置
这些工作有一个共同点：先能测量，再谈优化。
技术栈
| 方向 | 使用 |
|---|---|
| 语言 | Python 3.12、JavaScript |
| 存储 | SQLite、MySQL、Redis |
| 部署 | Docker、systemd、nginx、cron |
| 大模型工程 | 前缀缓存、上下文截断与压缩、工具调用编排、向量检索 |
| 观测 | 自建埋点、SQL 聚合、静态看板 |
这个站
纯静态，生成器自己写，一百多行 Python：Markdown 进来，HTML 出去。没有框架、没有数据库、没有构建流水线。
样式只有一个 CSS 文件，正文 18px、行高 1.85。阅读体验上的取舍都很朴素：少一点装饰，多一点留白。
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