11 篇博文 含有标签「Nanobot」

系列终章：至此，我们已经完成了 nanobot 基础架构的 10 篇深度解析。从仅仅 3400 行代码的极简内核，到能够连接四大主流平台的通用 Agent，我们见证了一个 AI 助手的诞生。但这仅仅是开始。

系列导读：在上一篇，我们解决了记忆持久化的问题。现在，我们来到整个系统的"心脏"——大语言模型（LLM）。OpenAI, Anthropic, Gemini, DeepSeek, Groq... 新模型层出不穷，API 各有千秋。nanobot 如何从容应对？答案就是 Provider 层。

系列导读：在上一篇，我们解决了 nanobot 与世界的连接问题。但一个真正的智能助手，不仅要能"听"和"说"，还要能"记住"。如果你告诉它你的名字，第二天它却忘了，那体验简直糟糕透顶。本篇将深入探讨 nanobot 的记忆系统。

系列导读：在上一篇《消息总线与事件系统》中，我们构建了 nanobot 的通信骨干。现在，我们要把这个骨干连接到真实世界——Telegram、Discord、WhatsApp 和飞书。这就是 Channel Adapter（渠道适配器） 的工作。

系列导读：在前面的文章中，我们介绍了 Agent 核心引擎和工具系统。那么，各个组件之间是如何通信的？如何确保系统的高内聚低耦合？答案就是 Message Bus（消息总线）。

系列导读：在上一篇《Agent 核心引擎解析》中，我们了解了 nanobot 的大脑是如何工作的。但光有大脑是不够的，AI 还需要"双手"来与现实世界交互——读写文件、搜索网络、执行命令。本篇将深入探讨 nanobot 的工具系统，这是 Agent 能力扩展的关键。

系列导读：在上一篇《架构总览与模块划分》中，我们从宏观视角认识了 nanobot 的四层架构。现在，让我们深入核心引擎层——agent/ 模块，揭开 nanobot "智能"的神秘面纱。这里是 AI 助手真正"思考"的地方。

系列导读：在前三篇文章中，我们了解了 nanobot 的设计哲学、完成了安装配置、并学会了接入多个聊天渠道。现在是时候打开引擎盖，看看这台"极简机器"是如何运转的了。本文将带你从宏观视角审视 nanobot 的整体架构——先见森林，再见树木。

系列导读：在上一篇文章中，我们完成了 nanobot 的基础安装和配置，实现了命令行对话。但真正的 AI 助手应该能在你常用的聊天工具中随时待命——Telegram、Discord、WhatsApp、飞书……本文将手把手教你配置每个渠道，让 nanobot 真正"无处不在"。

系列导读：在上一篇文章中，我们认识了 nanobot——一个仅用 3400 行代码实现的超轻量级 AI 助手。现在，让我们卷起袖子，一步步把它跑起来！本文将从环境准备到第一次成功对话，手把手带你完成整个配置过程。

系列导读：欢迎来到 nanobot 深度解析系列！这是第一篇文章，我们将从宏观视角认识这个项目——它是什么、为什么诞生、以及它如何用极简的代码量实现了完整的 AI 助手功能。如果你曾好奇"一个真正能用的 AI Agent 到底需要多少代码"，这篇文章会给你一个令人惊喜的答案。