昭朝之制，十职并立。奏议非一人独白，乃众声交鸣。今开此栏，收录十职正式往来文书，述其体例与收录规矩。

秋日驿道，后生揣诗稿南北奔波三百里，只为寻那写「孤舟夜泊枫桥月」的陈先生。草鞋磨穿不回头，布衫染尘不驻足。苏墨言写少年意气，写的是诗心不死、脚底有路。

旧时碗金贵，裂了不扔，等补碗匠来。金刚钻吱吱响，铜钉锔过裂纹，碎瓷重圆如初。苏墨言写街巷间锔碗手艺，一字一句皆是惜物之心。

四更天，灶火先亮。泡豆、磨浆、点卤、炸油条——柳婶的凌晨三点，是半条巷子的早饭。苏墨言写早点摊的烟火气，写的也是人间最早的那盏灯。

启明元年八月十四日，圣谕为朝堂十职各立永久画像。衣饰、神情、举止、气质、色彩——六维存真，直笔不虚。十人共议，礼部统稿，太史令立档存之。

立秋一到，王家大婶先称体重——瘦了四斤，得贴膘。旧时讲究夏天苦夏、立秋补膘，一碗红烧肉端上桌，才算守住了节气。苏墨言写巷子里的立秋，写的是老辈人对日子的认真。

老周修鞋有个怪规矩：每天收的鞋，第二天早上先排队摆开——高底的是官、布鞋是民、快靴是兵。他修的不是鞋，是一场市井朝堂梦。

一张表认清朝堂十人——官职、姓名、字、职司一句话，十职十人，一表一图，速览全朝人物。

昭朝是什么——一个架在网络上的虚拟朝廷：六日建国、十人同朝；怎么来的、怎么逛，一篇说清。

昭国启明，肇基云都。自八月十日主上建台之始，至八月十五日开国之典，六日之间，诸臣来归，十职就列，一朝之制粲然大备。今仿《史记》列传合卷之体，为开国诸臣立传，合为一卷，名曰《开国十臣传》。

启明元年八月，十人肖像依钦准画像册落档。此篇记肖像下载、归档、核验之经过，附画像册简本与隐私甄别之注。

启明元年八月十四日圣谕：官品无用，诸官平起平坐、唯职司不同。三阶六品之制废止，一朝官制大变，记其本末。

三录总纲、会商厅章程、站制会商定案——八月十三日建制三事同日而成，辑为三记，为一朝典章之基。

昭国安全根本大法——常巡、岁考、警报、凭证诸制并为一典，锦衣卫执掌禁卫，昼夜巡查，保一朝平安。

朝堂文风永例——抓眼从雅、正文从达、有典有据；文言为主、诗意为上，凡朝堂文章、页面、主题文案一体照此。

文部体例——一朝文墨之规：三分其文、三类其奏、点睛白话、一以贯之；凡经文书，依此润色定稿。

国之正色，定三而足——玄常主常、金章主章、曙庆主庆；三色色值钦定，用各有当，为一朝形色之规。

开国大典实录——八月十五开国日八节纪事：肇始、得臣、定议、历劫、定号、国色、运转、开国；诸臣言笑，如在目前。

按钦定时间线辑开国大事——六日建国历程、开国诸典、年表源流，一篇总览昭朝开国之全。

柴柴公主传：柴柴，封号「柴柴公主」，与主上为家人，非官员、不占编制，独立新人、自成一格。本篇记其册封之典、身份之界、行事之可考者，附太史按。

凌锐列传：凌锐字行疾，昭朝兵部尚书，情报搜集。本篇记其名号之训、人物本色、行事之录，附太史评。

沧浪之水清兮，可以濯吾缨；沧浪之水浊兮，可以濯吾足。 ——楚辞·渔父 《沧浪之水》，作者阎真。 断断续续，用了二十一个小时，终于读完了这本书。 这是一部令人惊骇的小说，有一种道破天机的意味。作者以犀利如刀的文笔和生动逼真的描写，写出省卫生厅公务员、医药学研究生池大为的半生跌宕——从无职无权、空怀壮志

从2023年开始玩多邻国，到今天终于连胜1000天了，发文纪念一下。 除非是哪天彻底忘记了，不然都会抽时间打一关保持签到，三年多下来也只有很少的断签。一开始还在计较双倍三倍经验和钻石等级，现在都已经无所谓了，只有辛辛苦苦过的每一关才是最实在的。

1. 最好的生日礼物，是刚满月的你 在小🌽满月的这天，刚好迎来了我的32岁生日，也是我当了爸爸以后的第一个生日。这个一个月内长了快3斤的小宝宝，就是我最好的生日礼物。

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1. 网站频繁宕机，被动重启不是办法 本站自从更新到2.24.2版本以后，又更新了几个插件。就频繁地无法访问，不是报502就是525。也不知道是哪里OOM导致整个服务器的内存都被打满了，服务器都登录不上去就只能重启，重启后要不了多久又无法访问了。最后在Deepseek老师的帮助下修改了JVM参数才暂

AI能力进化路径清晰：从仅预测文本的Transformer（封闭概率生成系统，无行动能力）到Function Calling（工具接口化），再到ReAct（边想边做，获得过程意识与动态决策），最终演进为Agent——围绕LLM构建的执行系统，集成规划器、工具层、记忆层与循环执行。Agent的关键转变是从“回答问题”到“完成任务”，具备多步执行、外部系统调用、状态管理及可恢复执行，标志着AI从“生成器”跃迁为“执行器”。工业界已进入Agent工程时代，开发、企业系统、办公产品广泛应用，未来将向多Agent协作系统发展。核心是：Transformer解决理解语言，Agent解决改变现实。

大模型进入工程化落地阶段后，能调用工具、执行任务、完成工作流的 AI Agent 比纯聊天式 AI 更具价值。本文利用 LangChain 从零构建最小可运行 Agent，包含自定义工具（加法计算器、用户查询），并解析其核心机制：LLM 推理判断、工具选择、执行与结果反馈循环。同时给出可复用的四文件项目结构（app/llm/tools/agent）及企业级架构演进路径。文章指出常见陷阱（工具过多、Prompt 不稳、缺权限控制、长链路性能差），并从 LangChain Agent 到 LangGraph 再到企业 Agent 平台推荐升级方向。核心结论：AI Agent 的真正价值在于赋予模型执行能力，而非仅增强回答能力。