#LLM
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18K Star 的 AI Agent 全家桶，藏着 5 个值得偷的架构决策
拆解 pi-mono 的 5 个架构决策：运行时 Provider 注册、双层消息、依赖注入工具、差分渲染、会话树。每个都能直接搬到你的 AI agent 项目里。
你的 AI 对话超过 20 轮就崩？这是因为你没有这三道防线
从 OpenClaw 的上下文管理系统中，提炼出 LLM 应用的上下文溢出三级防线设计
别再写死你的系统提示了——从 672 行代码中提炼出的 Prompt 组装模式
从 OpenClaw 的系统提示词构建器中，提炼出模块化、条件渲染的 Prompt 组装框架
我读了100万行代码，发现大多数 LLM 应用缺了最关键的一层
从 OpenClaw 开源项目的 Agent 引擎中，提炼出 LLM 应用的生产级容错层设计
四大 LLM API 深度对比：ChatGPT / Claude / Gemini / Grok
系统对比 ChatGPT、Claude、Gemini、Grok 的会话层设计——消息模型、上下文管理、特色功能、API 风格，以及背后截然不同的产品哲学