AI 应用工程化 / Agent 开发 / 后端工程

Wie0

开发项目进行时，同时系统构建agent、后端服务与部署体系

Lunetale 联调Agent 微服务GVA 主后端gRPC / ProtoLangGraph RAGCI/CD 部署

周报2026 春夏2026 春夏 · 工程与 Agent 周报为伟大的小白时期留痕 (ง •̀_•́)ง
记录小白成长来时路：从慢慢构建认知，到在开发中接触后端、Agent、服务联调和部署里的真实问题。计算机基础后端体系Agent 系统多端联调工程部署复盘沉淀

生长线

3 月从 Shell、Git、Docker 和服务器部署里，第一次理解一个 Web 系统怎么跑起来。4 月开始接触 Python 后端、pytest、异常处理和 LangChain，慢慢确定 Agent 是主线。5 月用 RepoMind 做项目，理解 RAG、LangGraph 和 Agentic RAG，开始按用户、流程、模块和系统结构想问题。6 月做 MergeGuard-AI，在限期交付里练需求收敛、架构拆分、演示表达和结果交付。7 月参与面向海外市场的 AI 角色扮演与互动叙事产品，围绕对话编排、长期记忆、流式交互与跨端协同，进入产品级工程交付与迭代。8 月完成 MemU 长期记忆接入与评测，转向 Coding Agent，跑通远程 Sandbox 安全检测链路。

主线：AI 应用工程化 / Agent 开发底座：后端、数据库、网络、gRPC、服务部署方法：真实项目驱动 + 系统补课 + 源码阅读 + 复盘沉淀

Selected Work

作品轴

主项目组 / Multi-Agent Creation System

Lunetale · 月之传说

围绕 Lunetale 的创作者端、游戏中心、GVA 主后端和 Python Agent 微服务做联调：创作者端承接世界设定、剧情结构、NPC、场景、任务和视觉资产编辑；游戏中心接入对话 Agent，承接玩家与剧情世界的核心互动；主后端通过 gRPC / Proto 调用剧本创作 Multi-Agent、NPC 对话、记忆和状态服务，把创作、游玩预览和世界状态链路接起来。

LunetaleAgentGVA 主后端Genesis StudioEcho 用户端gRPC / ProtoFastAPI + SQLAlchemy

剧本与图像生成 Agent围绕创作者输入、世界设定、角色关系、剧情结构和图片生成，产出可继续编辑的剧本与视觉资产NPC 对话 Agent基于角色设定、当前剧情和历史对话生成多 NPC 互动内容，降低角色口吻漂移和上下文断裂多 Agent 创作流编排在剧本生成、NPC 对话、图片生成、记忆和状态之间做路由，解决单一 Agent 难以覆盖完整创作流程的问题gRPC / Proto 微服务接入把 Python Agent 服务接入 Go / GVA 主后端，处理跨语言调用、鉴权、请求结构和返回结构生成稳定性工程把规则、上下文、剧情状态和缓存策略拆层管理，降低长上下文干扰、角色漂移和重复生成成本Memory / 长期上下文沉淀会话、角色和世界相关记忆，支撑多轮互动里的信息延续和长期玩法扩展

VibeHub发现排行榜比赛

发布你的作品游戏 · 工具 · 网站上传作品

推荐游戏工具互动

勇者冒险记立即玩极简记账本立即使用个人作品集访问网站

同项目组 / AI Creation & Publishing Platform

VibeHub

面向 AI 生成的游戏、网站和工具，在 Agent 服务侧完善作品安全检测链路，串联对象存储、任务持久化、异步 Worker、安全扫描与远程 Sandbox，为用户上传作品提供隔离构建、运行检查和结果查询能力。

FastAPIPostgreSQLRedis Worker七牛云对象存储OpenGameCubeSandboxSecurity Pipeline

安全检测 API完善任务创建与结果查询接口，对齐请求字段、状态、鉴权、幂等处理和错误返回异步任务链路串联 PostgreSQL 持久化、Redis 队列、Worker 与 Pipeline，拆分请求响应和后台执行OpenGame / Pipeline衔接 OpenGame 作品链路，按来源路由构建与安全检测流程，并执行源码、依赖和产物检查远程 Sandbox接入 CubeSandbox 隔离执行用户代码，完成上传、构建、运行、结果回收与环境销毁

Agentic PR Review / GitHub PR Workspace

MergeGuard AI

面向 GitHub Pull Request 的 Agentic AI 代码审查工作台。输入 PR URL 后，串联 GitHub 数据获取、Rule Engine、Fast / Deep Investigation、Evidence Chain、Impact Graph、多 Agent Review 和 Aggregator，输出风险、合并影响、证据链、Checklist 与 Review 建议。

Rule EngineFast / Deep InvestigationEvidence ChainImpact GraphMulti-Agent ReviewAggregatorNext.js + FastAPI

Agentic RAG / Code Repository Understanding

RepoMind

面向 GitHub 代码仓库理解的 Agentic RAG 工作台。输入仓库 URL 后，系统解析目录和关键文件，读取代码与文档，构建 Chroma 语义检索索引，再通过 LangGraph Tool Calling Agent 做项目导读、模块解释和代码问答。

Repository ParserChromaLangGraph Tool CallingRAG代码问答项目导读Python