Skip to Content

关于 递归客 与 InferLoop

递归客是谁

递归客(英文名 diguike,也是 GitHub 用户名),InferLoop 书架的作者。

Agent 工程师,全栈工程师出身,主技术栈 Node.js + TypeScript,长期在工程一线。前几年做业务系统攒下的工程判断没丢,只是换了个战场:现在的时间主要花在 Agent 自进化——让 Agent 自迭代、自反馈,跑出能持续变好的闭环;长程 Agent——任务跨小时甚至跨天时,上下文、记忆、恢复该怎么设计;以及 AI 资产建设团队 AI 体系搭建——把 skill、prompt、知识库、评测集这些散落的东西沉淀成组织能复用的资产。

另一件同等重要的事是写书。每学透一个方向,就写成一本书:与出版社合作出版,同时在本站和飞书 Wiki 开源发布,源码全部放在 GitHub。

写书不是为了教别人,而是逼自己把每个细节真正搞懂——一个环节想不透,那一章就写不下去。如果这些内容对你也有用,那更好。

联系:邮箱 diguike@inferloop.dev(合作 / 约稿 / 勘误 / 课程使用)· 公众号 AI Reading Hub · 飞书知识库(见页面底部

我在写什么

目前书架上的书,按方向分四块,全部可以在本站直接读:

推理与 Infra — 从模型结构到生产部署

Agent 工程 — 从写一个到平台化

评测 — 证明你的 Agent 好不好用

工具与源码 — 顺手打磨的周边

每本书的源码都开源在 GitHub,完整书架见首页

为什么做 InferLoop

想学 AI 工程的人越来越多,能用的资料却不多:要么偏学术,论文导向、数学门槛高;要么太碎,博客、教程、速成课东一块西一块。真正缺的是工程师写给工程师、能直接落地的技术书。

InferLoop 的读者很具体:正在从前端 / 后端 / 全栈转型到 AI / LLM / Agent 方向的工程师。如果你也是,希望这里的内容用得上。

每本书只有一条标准:读完能独立上手干活,而不是学了一堆却什么都做不出来。

Loop to the top

infer(推理)+ loop(循环)。学一点、写一点、再回头改一点,反复迭代,直到真正吃透。

联系递归客

公众号:AI Reading Hub

AI Reading Hub 公众号二维码

新书更新会同步到公众号和飞书知识库,欢迎收藏本站。