Celery 源码解读
详解 Python 分布式任务队列 Celery 核心原理、源码模块（task/consumer/backends）、AI Agent 场景落地方案，涵盖任务定义、重试机制、并发模型、结果存储、生产级配置，及 FastAPI 集成、常见坑避坑指南，适配长耗时异步任务开发。
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Agent/源码解读
共 4 篇公开笔记。
CrewAI 源码解读与多Agent工程实战
涵盖CrewAI核心组件Crew/Task/Agent、Flow流程编排、协程与多线程并发模型、事件总线可观测性、输出校验安全护栏、四层完整执行链路，详解统一记忆系统、MCP/A2A协议集成、多Agent网络拓扑架构及HITL人工介入生产落地方案。
LangMem 源码解读
对比LangMem与Mem0核心差异，详解语义、情节、程序三大记忆类型，同步与异步工作模式，三种Prompt优化算法原理，讲解对话轨迹归因、三层记忆架构、多Prompt协同优化及框架选型与生产落地最佳实践。
LiteLLM 源码解读
详解LiteLLM统一LLM接入网关核心能力、请求全生命周期安全护栏、内存+Redis两级缓存与语义缓存架构、MCP/A2A协议实现，覆盖智能路由、限流鉴权、可观测性及生产环境优化避坑要点。