智能体自主进化方向的研究工作，探索如何让 Agent 从历史经验中自动演化学习流程。延续 MetaGPT、AFlow、SPO、AEvolve 等 Agentic Evolution 研究积累，核心思想是让智能体从自身执行经验中自动提炼、优化和演化出更高效的任务解决策略。

面向 AI 社会的最小化、图优先协议核心层。为异构实体提供统一的可寻址模型，支持原生多方组织与事件驱动协作，将策略、溯源和审计作为一等公民。核心架构采用四平面设计：Entity & Trust、Transport & Routing、Interaction & Organization、Regulation & Oversight。

有机神经形态视觉器件研究，通过极性工程调控 HfO₂ 基光晶体管实现超高光探测灵敏度与 256 级（8-bit）多级非易失性存储。本人负责掌纹识别计算部分：基于 CASIA 掌纹数据库完成图像预处理（双边滤波、CLAHE 增强、自适应阈值二值化）、空间分块特征提取（20×20 网格 → 36 维特征向量），并训练 LDA、GBDT、XGBoost 分类模型，最终实现 98% 以上的生物特征识别准确率。