PERSONAL AGENT RUNTIME · PYTHON
kemo-agent
面向新一代个人智能基础设施的本地多用户 Agent Runtime。以生命周期记忆为核心，整合上下文管理、子代理协同、工具执行、环境感知、外部拓展、任务调度与跨平台交互能力。我将它作为长期实践中的主项目，持续探索一个智能体如何更可靠地拥有记忆、理解环境并完成真实任务。
02 / PROJECTS
正在构建的
事物。
这里收录我公开维护和持续探索的项目。它们围绕一个共同方向展开：把模型能力、智能体、知识、工具与真实设备连接起来，逐步形成可由个人掌控的技术基础设施。其中既有已经稳定运行的系统，也有仍在路上的探索。
GitHub ↗
MODEL GATEWAY · PYTHON
kemo-adapter-api
kemo 生态中的全能模型网关项目。它面向不同上游 Provider 做统一协议适配，把模型调用、能力差异与管理入口收拢为更清晰的服务边界。这个项目对应我对 AI 工程的一项长期关注：让多模型服务不只是“能调用”，也能被稳定配置、验证、维护与扩展。
KNOWLEDGE GRAPH · PYTHON
kemo-graph
kemo 生态的知识图谱项目，让智能体能够检索结构化知识并强化 RAG 搜索，为长期记忆与知识层提供支撑。它源于一个持续的问题：当资料、项目经验和长期上下文不断积累时，智能体该如何更好地检索、关联和使用这些信息，而不是让它们散落在孤立的文件中。
ANDROID CLIENT · KOTLIN
kemo-agent-app
kemo-agent 的 Android 生态客户端，通过桥接服务在手机上继续对话、处理任务、浏览文件、管理拓展感知与智能体配置。App 不是桌面版的简单复制，而是针对移动场景重新思考的通知、轻量交互、会话连续性与安全边界，让属于我的智能体不再只停留在电脑前。
DOCUMENTATION · TYPESCRIPT
kemo-agent-doc
kemo-agent 的使用说明与开发文档站，并部署为可访问的在线文档。对我而言，文档不是项目完成后的附属品，而是设计、维护和传递理解的一部分；它用于沉淀运行逻辑、模块边界与使用路径，也帮助我在系统持续演进时保持清晰的全局视角。
HARDWARE SKILL PACKAGE · PYTHON
raspberry-pi-skill
为运行在树莓派上的 AI Agent 准备的 GPIO 与硬件控制技能包，覆盖引脚读写、PWM 输出、传感器与执行器接线、I²C / SPI / UART 接口启用以及系统状态监控。它把我的 AI 工程探索与嵌入式学习连接起来：智能体最终应当能够理解并操作真实世界的设备。
EMBEDDED LEARNING · IN PROGRESS
STM32 学习项目
这是我正在持续推进的嵌入式学习主线。以 STM32F103 为起点，从 GPIO 输出、流水灯、蜂鸣器等基础实验开始，使用标准外设库与寄存器级方式理解 MCU、外设与程序之间的协作。它未必以“完成品”的姿态出现，却是所有硬件实践真正扎根的地方。
ECOSYSTEM CONTROL PANEL · PYTHON
kemo-system
kemo 生态的本地控制面：把分散在多个仓库里的项目状态、协议一致性、CI 与发布进度汇集到同一处，以只读方式观察整个生态是否对齐、是否健康。它不改动任何子项目的源码，只为逐渐变多的项目提供一个统一的总览与校验入口。
EMBODIED AI · RESEARCH · IN PROGRESS
具身智能实践
把智能体从屏幕里带到真实设备上：参与软硬结合的机器人实践，关注视觉—语言—动作（VLA）模型如何让系统理解环境并完成抓取、递送一类真实动作。相比直接使用成品，更愿意从开源硬件与开源模型出发，弄清一台机器从感知、决策到执行的完整链路，并认真对待执行层的安全边界。
EDUCATION AGENT · IN PROGRESS
教学智能体
面向校园学习场景的教学智能体项目：帮助学生理解课程内容、梳理学习路径、获得针对性的练习与反馈，也帮助教师组织资源与答疑。它把教育价值放在前面——尊重隐私、不替代独立思考、明确能力边界，并以真实的教学需求来验证它是否真的有用。