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interest = ["\u7cfb\u7edf", "\u5de5\u5177\u94fe", "\u684c\u9762\u5e94\u7528", "AI Agent", "...\u66f4\u591a"]
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用现代 C++（C++17/20）实现三种高频设计模式：RAII 资源管理、观察者模式事件系统、工厂模式插件架构。每种模式给出问题场景、实现代码和真实工程案例。
系统梳理常用数据结构的核心原理、时间复杂度和适用场景。数组、链表、栈、队列、哈希表、二叉树、堆、图，每种结构附实现要点和 C++ 代码片段。
OpenClaw（Novita AI）和 Hermes Agent（Nous Research）都是本地运行的个人 AI Agent，但在记忆系统、技能学习、运行环境和模型生态上走了不同的路。深入对比两种架构的核心差异。
深入拆解 AI Agent 的四种记忆类型、上下文窗口压缩策略、RAG 向量检索原理，以及三种典型失败模式和工程选型建议。
LLM 本身是无状态问答机，Agent 是什么让它’动’起来的？本文深入解析 Agent 的四个核心能力、ReAct 框架、工具调用原理，以及主流框架横向对比。
彻底搞清楚二分查找的边界问题：闭区间和左闭右开两套模板、三道经典 LeetCode 题目完整 C++ 实现，以及二分答案的进阶思路。