市面上现在已经有很多 AI 开发框架和通用 Agent(类似 codex、claude code)，当我们需要开发一个 Agent 的时候，第一步就是选型。选型的前提是我们需要弄清楚，我们要开发的是一个什么 Agent，这些 AI 开发框架和通用 Agent 都提供了什么能力，适合开发什么样的 Agent。

今天我们来介绍基于 Pocket Flow 实现的第二项目 - 类似 DeepWiki 的代码阅读工具。

我们将学习:

1. 如何扩展 Pocket Flow 的功能，实现状态存储和异常恢复
2. 如何实现一个 Agentic Node
3. 如何实现 Agent 的 memroy 及一层

1. Deep Wiki 简介

未完成。

前面我们介绍了 Pocket Flow 这个 Agent Framework。今天我们来介绍一个基于 Pocket Flow 实现的工具 Deep Coder。

目的有如下几个:

1. 学习 Pocket Flow 的使用
2. 学习如何设计和实现一个 Workflow
3. 学习提示词的设计

1. Deep Coder 简介

Deep Coder 是一个基于 OpenAPI 生成通用代码的工具。这个 Workflow 遵循跟人类 Coder 一样的开发流程

今天我们来介绍第一个 Agent Framework Pocket Flow

1. Workflow 的抽象: Graph

个人认为，大多数 AI Framework 最大的价值就是提供了对 Workflow 的抽象，这个抽象基本上就是 Grap。因为 Grap 表达能力最强，能够支持很多流行的 Agent 设计模式。

今天我们来学习 Claude Code 最新实现的记忆系统。内容来自: 深度拆解 Cluade 云上 Agent 记忆系统

我个人觉得这篇内容是非常值得反复学习的，里面对如何实现记忆系统有非常深入的理解。接下来我们将详细介绍以下内容:

这一节我们来学习 Claude Code 里 Context Compact。

1. Compact

Compact 的提示词分成了两段:

1. 身份的提示词
2. 指令的提示词

1.1 身份的提示词

You are a helpful AI assistant tasked with summarizing conversations.