Pi Agent 源码解析（一）：从调试环境到双层主循环
从源码搭建 Pi Agent 调试环境，并沿着 cli.ts、sdk.ts、agent.ts 和 agent-loop.ts 的真实调用链，分析模型配置、StreamFn 注入、双层 Agent Loop、流式响应和工具调用。
深度专题
查看全部 从原理到可复现实践
围绕 Java 运行时、低成本大模型推理和 Agent 工程，按学习顺序整理已有文章。
Java 运行时与生产诊断
9 篇 · 代表文章：从 ASM 到 ByteKit 再到 Arthas从类加载、Java Agent 和 Javassist 进入字节码增强，最后串联到 ByteKit 与 Arthas。
按顺序阅读低成本大模型推理
8 篇 · 代表文章：8GB 显存运行 35B MoE 模型从本地部署、量化和 KV Cache 参数入手，逐步理解显存占用、GPU Offload 与 MoE 专家缓存。
按顺序阅读Agent 工程实践
4 篇 · 代表文章：Claude Code 实现原理从 Agent 开发框架和工具系统出发，理解循环、上下文、工具调用、Subagent 与 MCP 的工程实现。
按顺序阅读DeepSeek V4.1 Flash 为什么更省：从读一段日志，到写出答案
接着 3060 跑 FreeToken 的实操，从分析故障日志的例子出发，逐步理解 DeepSeek V4.1 Flash 的输入输出分工、缓存共享与压缩、局部重放、Engram 和推测解码，也算清激活参数、缓存与整机内存不是同一本账。
Running a 35B MoE on a 6GB RTX 3060: the OOM was not where I expected
After exploring FreeToken's low-VRAM design, I tried Qwen3.6-35B-A3B on my own 6GB RTX 3060 Laptop, worked through Windows and WSL failures, then tested how much more speed its GPU cache and transfers could deliver.
3060 6GB 跑 FreeToken：从锁页 OOM 到 5 token/s，我最后改了哪里
接着前两篇 FreeToken 文章，这次在自己的 RTX 3060 Laptop 6GB 上实跑 Qwen3.6-35B-A3B：从 Windows、WSL 的启动问题，到恢复 GPU 专家计算，再逐项测试缓存和异步传输能带来多少提速。
6GB显存能跑35B MoE吗：FreeToken极限配置、性能压榨与实操教程
6GB显存可以尝试运行Qwen3.6-35B-A3B-NVFP4，但代价是更小的专家缓存和KV容量，以及对32GB以上内存、CPU与PCIe带宽的更高依赖。本文给出已验证配置、调优顺序、压测脚本和明确限制。