很多同学，在有了一定工程基础之后，想顺应现在的潮流去学习 AI Agent 的开发，但是又苦于没有入手的项目，网上的教程要么又臭又长，要么就是在割韭菜，很难学到真东西。但其实很多开源项目的实现就能让我们学到非常多的东西了，如果让我推荐的话，我一定会推荐 langchain 官方的这个基于 langgraph 的 deepagents项目地址：https://github.com/langchain-ai/deepagents为什么推荐这个项目呢，先来看看这个项目的特点通过文件系统进行智能体记忆，保存上下文，这个也是最近比较火的 skills，openclaw，字节的上下文数据库 openVik...

有大佬给一下学习建议嘛，想做个netty通信的项目或者agent的项目把点评换掉，现在应该怎么选呢

1. Linux内核中的内存管理机制，详细说明伙伴系统（Buddy System）和Slab分配器的工作原理答案：伙伴系统：管理物理页面，以2的幂次方为单位分配内存（1页、2页、4页...）。当申请内存时，如果没有合适大小的块，就将更大的块分裂；释放时，检查相邻的"伙伴"块是否空闲，如果是则合并，减少外部碎片。Slab分配器：在伙伴系统之上，针对小对象频繁分配释放的场景。为特定大小的对象预先分配缓存池，减少内存碎片和分配开销。包含三层：cache（对象类型）、slab（一组连续页面）、object（实际对象）。2. 描述Linux内核启动流程，从bootloader到ini...