🧠 使用 CodeMaster 构建透明的 AI 推理管道
“提示是不够的。优秀的 AI 系统需要思考——而不仅仅是回应。”
现代大型语言模型（LLM）应用变得更快、更华丽、功能更强大——但一个问题始终存在：我们不知道它们是如何*思考*的。回应通常不透明。推理被隐藏在提示中或体现在输出中。调试？那就像一场猜谜游戏。
这就是我构建 CodeMaster 推理管道 的原因——这是一个模块化、多模型的管道，用于实现循序渐进的推理、透明的输出跟踪和思维链条优化。
🔍 它能做什么
CodeMaster 是一个 FastAPI 就绪的后端管道，它将任何 Open WebUI 设置转变为一个 LLM 推理引擎。它不直接回应用户输入，而是将任务分解为不同阶段：
- 初始推理：对用户查询进行结构化分析。
- 思维链迭代：逐步完善计划。
- 最终回应生成：简洁、可执行或上下文感知的答案。
每个阶段都可以在不同的模型上运行——甚至可以跨 API（OpenAI 或 Ollama）。您可以跟踪每个阶段的输出，记录令牌使用情况，并限制推理时间。
把它看作是你的 AI 代理的脑干。
🛠 我为何构建它
作为一名技术主管和 AI 专家，我已经在不同领域交付了由大型语言模型（LLM）驱动的系统：
欺诈预防、生成式音乐视觉化工具、深度伪造检测和 GPT 法律机器人。
我一直需要的一样东西是什么？
一种先推理后回应的方式——模拟认知，而不仅仅是完成。
CodeMaster 是我为能够规划、反思和优化的 AI 代理所希望的基石。
🧪 试用、修改、扩展
无论您是在构建
- 🦾 自主智能体，具备记忆和任务规划能力
- 🔒 安全决策管道，具备可审计的推理过程
- 🧠 提示调试工具，揭示逐令牌逻辑
CodeMaster 的模块化阀门系统使其易于集成、调整或扩展。
🧬 下一步计划
我已经在研究：
- LangChain 插件适配器
- 用于提示记忆的推理嵌入
- 用于跟踪调试的可视化仪表板
- 跨会话的代理状态延续
如果您正在从事任何与代理、可解释性或边缘部署相关的工作，欢迎与我交流。
👋 关于我
我是Sam Paniagua，一名 AI 工程师、技术主管和 Hive Forensics A.I.™ 的创始人。
我致力于构建在安全、生成和认知前沿的智能系统。
查看我的更多作品，请访问 theeseus.dev 或在 LinkedIn 上与我联系。
“推理不是 AI 中的奢侈品——它是信任的基础。”
让我们一步一步地构建更透明、更强大、更负责任的 LLM 系统。
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