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作者介绍了Contenox，这是一个为简化LLM工作流而构建的个人AI代理运行时，并向社区征求意见，询问如何将其变现或分享。

作者正在构建Braincode，一个开源的多模型编码代理工作流引擎，它使用基于角色的路由和独立的审查步骤，创建更安全、更可审计的AI编码工作流，并正在寻求反馈和贡献者。

一本教程指南，教你如何受Kubernetes the hard way启发，从零开始使用Go和Postgres构建持久化执行引擎。

AgentSPEX 提出了一种领域专用语言，用于构建模块化、可解释的大模型智能体工作流，具备显式控制流、状态管理与可视化编辑器，性能优于现有 Python 耦合框架。