#LLM/Agent

nanobot 通过抽象基类和注册表实现了多提供商的支持。

nanobot 的会话和记忆系统分别实现短期记忆和长期记忆。

nanobot 的工具系统赋予了 LLM 与外部交互的机制。本文就工具系统进行讲解。

本文介绍 nanobot 的上下文系统。

nanobot 使用一套完善的 Turn 状态机驱动 Agent Loop。本文就 Trun 状态机和 Agent Runner 展开介绍。

nanobot 借助消息总线实现了 Agent Loop 和 Channel 的完美解耦。本文介绍 nanobot 的消息总线机制，并讲解 Channel 是如何与消息总线配合工作的。

nanobot 在启动时会初始化 Agent Loop 和 Channel 两大子系统，这两个子系统又依赖于特定的组件。本文就组件初始化与装配过程展开介绍。

本文讲述了 AI 绘图项目 Grimoire 从硬编码 Workflow、MCP 到 Skill 的技术演进与范式转变。