AI Blueprint
评估知识、工作流和部署需求，生成个性化智能方案。
体验 AI Blueprint ↗AI LAB · BUILD. TEST. EVOLVE.
保持好奇。
让 AI 想法真正发生。
这里是 Knowcore 的实验空间。我们围绕核知引擎，持续探索 AI Skills、智能体、自动化与各种有趣的小型应用。
SECTION 01 · THE LAB
从一个小实验，开始探索未来。
不是每个想法都需要成为复杂的大型产品。
有时，一个实用的 Skill、一条自动化工作流，或者一个有趣的小工具，就能改变我们处理事情的方式。
Skills PlaygroundSkills
把常用的专业任务封装成可重复使用的 AI 技能。
Agent ExperimentsAgents
探索不同 AI Agent 如何协作、分工与执行。
Automation LabFlow
连接工具与任务，让重复流程自动运行。
Mini AppsApps
把有趣的想法变成可体验的 AI 小应用。
AIR PlaygroundAIR
观察不同任务如何选择模型，探索速度、成本与隐私的平衡。
SECTION 02 · FEATURED
精选实验
KNOWCORE / EXPERIMENT MANIFEST
brain.capture() → context.retrieve() → agent.prepare() → human.review() [testing] browser sandboxes + online blueprint service [building] retrieval / memory / handoff designs [planned] expert twin / attention budget / knowledge services
SECTION 03 · PLAY / OBSERVE / ITERATE
先动手，再讨论。
三个可操作的小实验。没有伪造的执行日志，也不连接你的私有资料。
使用固定示例片段，按容量演示排序取舍；不是模型真实 Token 测量。
context_budget: 4000
[keep] task_context · 800
[keep] verified_method · 1200
[keep] recent_case · 1800
[defer] archive_notes · 2800
allocated: 3800
remaining: 200
SECTION 04 · EXPERIMENT REGISTRY
实验进行中，未来正在被一点点造出来。
01 / Mini App
在线体验AI Blueprint
你的第一套 AI 系统，从哪里开始？
评估知识、工作流和部署需求，生成个性化智能方案。
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01 / 验证目标
把需求变成可交接的实施清单。
02 / Knowcore Engine 模块
03 / 技术笔记
按问答输入生成规则规划；可选模型分析以配置为准。
04 / 下一步
体验 AI Blueprint ↗体验问答与 Markdown 导出，反馈你的规划需求。
02 / Skills
规划中Skills Playground
把专业方法，训练成可复用的技能。
测试研究、摘要、文档整理与专业任务技能。
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01 / 验证目标
用同一份验收清单复用专业方法。
02 / Knowcore Engine 模块
03 / 技术笔记
计划以输入模板、样例与验收标准验证技能复用。
04 / 下一步
交流这个实验 ↗先收集真实需求，再验证最小可用原型。
03 / Agents
规划中Multi-Agent Chat
让不同 AI 角色，在同一个对话里协作。
探索研究员、规划师与执行助手的协作方式。
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01 / 验证目标
让每次角色交接保留依据与责任。
02 / Knowcore Engine 模块
03 / 技术笔记
计划验证角色交接、共享上下文与人工确认。
04 / 下一步
交流这个实验 ↗先收集真实需求，再验证最小可用原型。
04 / AIR
规划中AIR Router Demo
不同任务，应该交给哪个 AI？
比较任务难度、模型选择、隐私要求与成本策略。
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01 / 验证目标
解释为什么选择模型，而不只是展示结果。
02 / Knowcore Engine 模块
03 / 技术笔记
计划展示路由依据与故障降级；不展示虚构模型实测排名。
04 / 下一步
交流这个实验 ↗先收集真实需求，再验证最小可用原型。
05 / Flow
规划中Automation Lab
让重复的事情，自己跑起来。
测试邮件、任务、知识库与第三方工具的自动化连接。
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01 / 验证目标
确认失败可重试，敏感动作需审批。
02 / Knowcore Engine 模块
03 / 技术笔记
计划验证幂等、失败重试与外部动作审批。
04 / 下一步
交流这个实验 ↗先收集真实需求，再验证最小可用原型。
06 / Knowledge
研发中Living Knowledge
知识不是存进去就结束。
探索持续采集、更新、关联和来源追踪的知识系统。
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01 / 验证目标
资料更新后，回答仍能追溯到正确来源。
02 / Knowcore Engine 模块
03 / 技术笔记
研究增量索引、版本记录与来源变化后的引用更新。
04 / 下一步
交流这个实验 ↗完成小范围验证与验收后，再开放体验。
07 / Memory
研发中Memory Garden
让重要的记忆，随着时间生长。
测试长期记忆、信息更新、时间线与记忆纠错。
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01 / 验证目标
让用户能查看、纠正与撤回记忆。
02 / Knowcore Engine 模块
03 / 技术笔记
研究确认日期、冲突处理、记忆更正与撤回传播。
04 / 下一步
交流这个实验 ↗完成小范围验证与验收后，再开放体验。
08 / Runtime
研发中Home Lab Sandbox
在自己的设备上，运行自己的 AI。
探索本地模型、私有部署、健康监控与升级恢复。
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01 / 验证目标
验证安装、监控、升级与恢复的完整闭环。
02 / Knowcore Engine 模块
03 / 技术笔记
Alpha 工程仍需设备编译与真机验收；本网页不提供远程主机操作。
04 / 下一步
交流这个实验 ↗完成小范围验证与验收后，再开放体验。
09 / Agent Studio
规划中Agent Builder
从一个任务，创建一个专属 AI 助手。
探索通过知识、角色、工具和执行边界配置专属 Agent。
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01 / 验证目标
让助手的工具权限与任务边界一目了然。
02 / Knowcore Engine 模块
03 / 技术笔记
计划验证权限最小化、版本管理与执行前确认。
04 / 下一步
交流这个实验 ↗先收集真实需求，再验证最小可用原型。
研发中项目为概念、协议或工作流设计，仍需真实资料与任务验证；不代表生产能力已经交付。
SECTION 05 · BUILD LOG / V4.2
每一次实验，都是下一次进化的起点。
我们记录问题、尝试的方法、得到的结果，以及下一步计划。
01 · 实验目录
整理九个方向，区分在线体验、研发与规划。
02 · 执行边界
保留浏览器沙盒；外部动作需要单独授权。
03 · 下一轮验证
关注来源引用、记忆纠错与路由依据。
你有什么值得尝试的 AI 想法？
欢迎分享你的问题、需求或实验创意，一起探索 Knowcore 的更多可能。
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