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AI 工程知识库

创建于 2026-08-14。本文件是知识库宪章,也是人类与 Agent 共同遵守的运行契约。

定位与范围

本知识库面向 AI 工程实践,整理智能体框架、长期记忆、多智能体系统、模型与运行时配置、自动化运维及相关研究经验。

知识库分为两层:

  • 来源层:raw/sources/**。它镜像旧仓库根目录结构,集中保存迁入的原始文档,作为事实、配置、过程和研究材料的不可变、可追溯来源。
  • 知识层:wiki/**。它按主题重构来源内容,消除文件布局差异,提供稳定入口、交叉链接和面向问题的知识页面。

来源文件迁入 raw/sources/** 后不得因专题重构而删除或静默改写。新增原文按其来源路径进入该目录;需要修订原文时,应保留变更记录,并同步刷新引用它的专题页。

受众与成功问题

主要读者是建设、集成和运维 AI Agent 系统的开发者、研究者与自动化 Agent。

本知识库应能稳定回答:

  1. 一个 AI 工程概念、平台或框架的核心机制、边界和实现方式是什么?
  2. OpenClaw 等系统如何配置、运行、排障并维护记忆与多智能体能力?
  3. 某项结论、配置或操作建议来自哪些原始文档,当前状态是否仍然有效?

知识契约

  • 可追溯:每个 wiki/** 页面必须通过 sources 使用相对路径引用来源层文件;精确事实和强断言必须能够回到原文核对。
  • 集中保留:所有来源统一存放在 raw/sources/**,目录结构镜像迁移前路径;知识重构不得删除、覆盖或静默改写用户原文。
  • 可重编译:wiki/** 是可更新的知识层,每页必须有稳定 ID、类型、状态、日期、责任人和来源。
  • 明确不确定性:推断、冲突、过期和未知必须明确标注;证据不足时不得用模型先验补齐。
  • 原子提交:每次知识变更应聚焦单一主题,来源引用、知识正文和导航同步更新,避免将无关改动混入同一提交。
  • 严格审计:进入活动导航的页面必须通过结构、元数据、来源路径和链接完整性审计;严格审计失败时不得视为完成。
  • 查询隔离:临时查询结果保存在 outputs/queries/**,达到晋升标准后才可进入 wiki/**。

页面模型

支持的页面类型包括 concept、entity、source-summary、how-to、reference、explanation、decision 和 archive。

文件名使用 kebab-case;id 是稳定身份,不随标题变化。页面应围绕一个明确主题组织,而不是机械复制来源目录。

检索与回答

  1. 从 wiki/index.md 选择主题入口。
  2. 使用全文检索定位相关知识页并读取上下文。
  3. 对精确事实、配置值和高风险操作回到页面 sources 指向的来源核对。
  4. 检查页面状态、新鲜度、冲突和未知项后再形成回答。
  5. 证据不足时明确回答未知,不使用模型先验补齐事实。

新鲜度与责任

  • 默认审查周期:180 天。
  • 配置、依赖、接口和外部平台等高频变化知识:30 天。
  • 页面责任人由 frontmatter 的 owner 指定;未指定时不得进入活动导航。

审计契约

知识库使用 llm-wiki-expert 的 manifest 与 audit 工具执行严格审计。审计应至少覆盖必需元数据、来源可达性、内部链接、页面状态与新鲜度;执行命令和具体技能路径由当前环境提供,不在知识页中硬编码。

未决问题

  • 尚无统一外部发布渠道;当前以仓库内 Markdown 为权威版本。