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。

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。

MODEL GATEWAY · PYTHON

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。

DOCUMENTATION · TYPESCRIPT

kemo-agent 的使用说明与开发文档站。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。

AGENT FRAMEWORK · PYTHON

一个面向个人部署的 AI Agent 框架，公开版本包含多用户数据隔离、Web UI、CLI、工具调用、任务计划、持久记忆、自我改进、外部消息路由和多模态能力。它记录了我在智能体系统方向的另一条实践路线，也促使我持续比较不同架构的取舍。

MULTIMODAL ADAPTER · PYTHON

为 votx-agent 服务的 API 调用适配项目，聚焦多模态调用与相关能力接入。它承担的是系统之间的连接层：把外部模型服务的差异转化为上层 Agent 可以稳定使用的接口。

KNOWLEDGE GRAPH · PYTHON

为 kemo-agent 拓展知识图谱检索与 RAG 搜索能力的项目。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。

HARDWARE SKILL PACKAGE · PYTHON

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

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。

进行中