Milvus 分布式架构与向量检索内核深度解析
深度剖析 milvus-io/milvus (⭐44.8k) 核心架构：Lambda 消息流架构、4 类 Coordinator 分工、Delegator/Worker 分离、Knowhere 异构索引引擎，对比 Qdrant 与 Weaviate 揭示云原生向量数据库的范式差异。
Cua 核心架构与设计原理深度解析：为 Computer-Use Agent 打造的全栈基础设施
深度剖析 trycua/cua (⭐17.9k) 核心架构：Computer 沙箱抽象层、Interface 多 OS 适配、Provider 工厂模式、Cua-Agent 决策循环、Cua-Bench 评测体系，对比 Agent-S 与 OpenAI Operator 揭示 Computer-Use 领域的基础设施范式。
tenbox 关键源码精读：5 段代码看懂现代 VMM
tenbox 源码精读姊妹篇。5 段关键代码拆解跨平台 hypervisor 抽象、IO Loop、VirtIO 设备、内存屏障取舍。
【Harbor】核心架构与设计原理深度解析：让 AI Agent 评测进入「千级并发沙盒」时代
深度剖析 harbor-framework/harbor（⭐2.4k）的核心架构：一个能让 Claude Code、Codex、OpenHands 等 30+ Agent 在数千沙盒中并行评测的框架。它用统一的 Task + Trial + Job 模型、ATIF 轨迹协议、Provider 抽象和 LLM-as-judge，让 Agent 评测从脚本化走向工业化。
tenboxd 深度解析：TenBox 的 Headless 控制面
tenboxd 是 TenBox 在 Linux 的 headless 守护进程。深度拆解其进程模型、RPC、配对状态机、WebRTC 远程桌面、内嵌 LLM Proxy。
TenBox 核心架构深度解析：给 AI Agent 一台安全虚拟机
面向 OpenClaw/QwenPaw/Hermes Agent 的跨平台 VMM：跨平台 hypervisor 抽象、双架构中断、内嵌 OpenAI 兼容 LLM Proxy、浏览器远程桌面。
【Composio】核心架构与设计原理深度解析：让 AI Agent 拥有 1000+ 工具的「技能中台」
深度剖析 ComposioHQ/composio (⭐28.7k) 的核心架构：Provider 抽象、Tool Router 会话、Modifier 钩子链，以及它如何成为 AI Agent 工具集成的「事实标准中台」
【FastMCP】核心架构与设计原理深度解析：MCP 协议的 Pythonic 事实标准
深度剖析 PrefectHQ/fastmcp (⭐25.5k) 的核心架构：装饰器驱动的 Pythonic API、Mix-in 组合的服务端、Transport 抽象的客户端，以及它如何成为驱动…
Qdrant 核心架构与设计原理深度解析
一句话核心结论：Qdrant 之所以能在向量数据库赛道脱颖而出，不是因为它也实现了 HNSW，而是因为它把 Rust 高性能内核、可过滤的 payload…
【Graphiti】时序上下文图引擎——AI Agent 记忆层的核心架构与设计原理深度解析
Graphiti 是 Zep 开源的时序上下文图（Temporal Context Graph）引擎，为 AI Agent 提供带有效期的事实追踪、回溯溯源、双时态索引与混合检索。在 DMR…