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AgentScope 是一个面向生产环境、易于使用的智能体框架，提供灵活的核心抽象以适配日益增强的大模型能力，并内置微调支持。其专为日益具备自主行为能力的大语言模型（agentic LLM）而设计，充分利用模型自身的推理与工具调用能力，而非通过僵化的提示词和预设流程对其加以限制。

本系列文章将会详细分析 AgentScope 的源码实现，这篇文章将先从其 工具调用 功能的实现开始。

这篇文章将分析 full-stack-fastapi-template 的源码，学习使用 fastapi 框架构建 Web 应用时应该如何组织代码结构。这篇文章主要分析其后端部分实现，但首先我们仍然会对该项目做一个整体说明。

这篇精读笔记将学习稍早的一篇论文 AUTODAN: GENERATING STEALTHY JAILBREAK PROMPTS ON ALIGNED LARGE LANGUAGE MODELS，该论文介绍了 AutoDAN 这种越狱攻击技术，该技术通过精心设计的分层遗传算法，自动生成具备隐蔽性的越狱提示词，代码开源于 SheltonLiu-N/AutoDAN。该论文被 ICLR 2024 接收。

这篇文章继续学习 OpenCode 的官方文档，学习基于 OpenCode 进行二次开发，从而对 OpenCode 进行二次扩展。

之前已经学习过 claude code 的官方文档，之所以花了点时间学习一遍，主要还是想用 claude-agent-sdk 来搭建自己的 Agent。而 claude-agent-sdk 本质上就是对 claude 命令行程序的包装，所以学习一遍 claude code 文档还是有必要的。但简单实践下来，发现 claude-agent-sdk 并不是很灵活。所以打算换个框架，仔细看一下 opencode 的官方文档，尤其 opencode 现在也是我的主力 AI 编程工具。相比于 claude code，opencode 使用起来有种 大开大合 的体感。

这篇文章我们继续对 claude code 官方文档进行学习，主要学习其通用工作流与最佳实践。

这篇文章是 claude code 官方文档 的学习笔记，旨在对 claude code 有个系统的、全面的了解，了解 claude code 的核心概念，方便解决 claude code 使用过程中遇到的问题。

之前的论文精读：OpenRT：面向多模态大语言模型的开源红队测试框架 中提到了 X-Teaming 这种多智能体协作的攻击手法，本篇我们将将深入学习其核心机制。本文是 X-Teaming: Multi-Turn Jailbreaks and Defenses with Adaptive Multi-Agents 的精读笔记，该文献详细介绍了 X-Teaming 这种自适应多智能体的多轮越狱攻击框架，同时介绍了 XGuard-Train 这个开源的多轮安全训练数据集，旨在为大语言模型提供鲁棒的多轮安全对齐能力。

本文是 OpenRT: An Open-Source Red Teaming Framework for Multimodal LLMs 的精读笔记，这篇文献介绍了 OpenRT 开源框架，它是一个面向多模态大语言模型的开源红队测试框架。该文献不仅深入解析了 OpenRT 框架核心原理，还对当前 AI 红队攻击方法进行了全面综述，是深入研究前沿红队攻击算法原理的理想切入点。

在 Gemini、DeepSeek 的帮助下，构建了一个简单的 Next.js 项目，用来追踪 Next.js 的服务端渲染和客户端渲染流程，从而加深对 Next.js 服务端渲染（Server-Side Rendering，SSR）流程的理解，也进一步学习掌握客户端渲染与服务端渲染的区别。