Course outline2
围绕高可用、生产级微信群聊 AI 机器人，系统拆解多进程隔离架构与实战思路。
这门课讲什么
深入拆解一套经过长期运行验证的微信群聊 AI 机器人生产架构：
多源消息标准化接入：在保护安全凭证与规避敏感逆向的前提下，实现非侵入式的多群消息监听。
高性能采集中继 (Relay)：基于 Go 语言构建低延迟流式分发网关与群级白名单隔离。
调度中枢 (Dispatcher)：分群串行队列、消息防抖聚合、字数与时效预算控制，以及自回复死循环防御。
端侧门禁小模型 (Gatekeeper)：在 Apple Silicon 本地运行 0.8B 门禁模型，毫秒级过滤 80%+ 无关闲聊，大幅降低公网 Token 账单。
智能体推理底座 (Hermes)：分群 Profile/Session 隔离、防提示词注入红线、长短期向量记忆协同。
macOS GUI 拟人发信与回显闭环 (Bridge)：基于系统原生辅助功能（Accessibility）的拟人发信、人工草稿避让与可靠送达确认。
谁可以阅读
全体对大模型社群智能体落地感兴趣的开发者与团队。 第一章《课程说明》支持免费试读，后续章节需凭内容授权码阅读。
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