在代码与算法中构建确定性系统，在摄影与文字里保存真实的温度。
我是吴汉卿 (Kairo)，一名专注于大模型智能体决策架构 (Agent Harness)、分层记忆调度与端到端系统落地的开发者。在学术探索与工程交付的交汇处，坚持以真实代码说话，清楚表达每一次工程权衡。
拒绝空洞概念堆砌。每个项目均包含明确的问题背景、系统拓扑、基准验证与开源代码，直观呈现长链路任务中的工程决策与架构取舍。
面向代码仓库长链路任务的本地 Agent Harness，围绕长上下文压缩、分层记忆调度、异常状态恢复与 SWE-bench 评测构建端到端执行链路。
AI 原生 × 云原生开发者社区系统。主线基于模块化单体推进容器化与基础设施解耦，设计双入口统一 AI Gateway、社区 Copilot 与可评测 RAG 混合检索问答。
基于结构化约束规划、高德地图 API 地理拓扑校验、Hybrid RAG 与 Rerank 多候选重排序，生成高可行性、时间预算零死角的多日定制方案。
面向 C-41 彩色负片数字化的确定性反转与自动色彩还原引擎。通过光密度建模与自动片基估计消除橙色色罩，支持 16-bit 宽动态输出与多图并发批量处理。
面向高频开发命令复用的轻量桌面工具，全局快捷唤醒、极速模糊搜索优先、多维度标签归档与毫秒级剪贴板写入，大幅降低日常操作认知负载。
自主设计的响应式极客界面系统，摒弃外部模板束缚，深度融合现代深浅双色自适应主题、零外部依赖轻量架构、SEO 与全平台 60fps 流畅交互。
先写清楚，再写得更多。文章不追求高频堆砌，而追求每一次记录都有清晰的问题、严谨的推演与可被复验的工程经验。
技术手记是工程师与未来自我对话的契约。比起浮躁的趋势追逐，长文写作帮助我在 Agent 状态空间爆炸与记忆退化问题上保持清醒。
这次改版没有继续堆叠首页效果，而是先重新划分项目、文章、简历与 Life 的边界。
针对长周期任务中出现的记忆退化、上下文爆炸与异常级联，深入拆解 L1 工作记忆与 L2 经验记忆的双层索引拓扑及幂等回滚机制。
终端与代码之外，保持对自然与物理世界的敏感度。这里不承担效率与求职指标，只保存秋日水面、林间晨雾与拿起相机的普通片刻。
安静的自然倒影与树林清晨薄雾。
开阔水域与日光映射下的前行片刻。
旷野、公路与拿起相机的瞬间。
认真构建，清楚表达，持续留下作品。
杭州电子科技大学 (HDU) 计算机技术硕士在读。研究方向聚焦于大模型智能体 (LLM Autonomous Agent)、端到端本地 Harness、多智能体协同与混合约束规划系统。
我深信真正的技术深度不是前沿名词的拼凑，而是敢于深入系统瓶颈：如何将不可控的模型输出收敛到确定性逻辑？如何在真实代码仓库数万行代码中实现高精度上下文修剪？
日常习惯在独立思考中构思架构，在可执行代码中落地检验，在深度手记中沉淀总结。
不虚构指标与规模。尊重技术客观规律，对边界保持坦诚，等到有充分代码实践与基准测试再沉淀分享。
追求整洁的代码分层与严谨的信息拓扑。交互动效与视觉表现永远服务于内容理解，而非掩盖本质。
将个人主页视作长期维护的数字工坊，随着认知深化与项目积累推陈出新，保持旺盛的创造力。
详细收录研究生阶段项目实践、专业竞赛奖项、系统架构成果与核心专业技能矩阵。
欢迎就 AI Agent 决策架构、大模型系统落地、学术研究探讨或实习合作展开深入交流。