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2026
- Claude Code 是如何工作的?一个自主编程智能体的架构深度解析你有没有想过,当你在终端输入 claude "帮我重构这个认证模块" 之后,接下来的几分钟里究竟发生了什么?Claude 是怎么在没有任何人逐步指导的情况下,自己找到文件、理解代码结构、做出修改、运行测试、再迭代修复的? 这篇文章试图从架构层面,把这个过程讲清楚,面向对 AI …
- Agent 真正的分水岭,不是“会回答”,而是“会稳定做事”:一文讲透推理框架与工程落地大多数人构建 Agent 失败,不是因为用的模型不够强,而是因为根本没想清楚"怎么让它持续、可靠地把一件事做完"。 一、你遇到的那堵墙,叫"会回答"与"会做事"之间的鸿沟 很多团队第一次做 Agent 的过程是这样的: 用一个强模型,写几 …
- MultiAgent 协作模式全解析:从单体 Agent 到分布式 AI 系统当你的 Agent 开始在复杂任务面前"力不从心",不是模型不够强,而是架构不够好。这篇文章,我们彻底讲透多智能体系统的六大经典模式。 1. 引言:为什么单体 Agent 不够用了? 单体 Agent 的边界与天花板 2023 年,大多数人对 AI Agent 的想象是这样的: …
- Transformer 全面拆解:从「预测下一个词」到改变世界的技术写给那些不满足于"注意力机制很强大"这种解释的人。 本文目标:把一个"黑箱",拆成你能 mentally simulate 的系统。 引言:一个看似简单的问题 你有没有想过——ChatGPT 为什么"看起来懂你"? 当你问它"帮 …
- LLM 微调实战指南:从原理到落地的完整路径一、是否需要微调? 很多工程师一遇到大模型效果不好,第一反应是"我们去微调一下"。这个直觉并不总是错的,但它跳过了一个至关重要的问题:微调真的是你现在需要的吗? 微调不是万能药。它有成本(数据、算力、人力、维护),有风险(过拟合、灾难性遗忘、对齐破坏),有边界(不能弥补知识截止日 …
- 为什么你的系统撑不住了?——从单体到分布式的演进之路双十一零点,某电商系统每秒涌入数十万笔订单。数据库连接池耗尽,接口响应时间从毫秒级飙升到数十秒,告警短信一条接一条涌来。工程师们盯着监控大屏,手忙脚乱地重启服务——然而每一次重启,都只是在用创可贴掩盖骨折。 这不是虚构的故事,这是无数团队在业务快速增长时都会经历的"成长之痛"。 …
- Kubernetes 集群应用日志采集最佳实践1. Kubernetes 集群下应用日志采集面临的挑战 在传统的虚拟机或物理机环境中,应用日志通常以文件形式持久化在固定路径,日志采集 Agent 只需读取这些文件即可。但在 Kubernetes 环境下,日志管理面临一系列独特挑战。 1.1 容器的临时性 Pod 是 Kubernetes 中最小 …
- 基于 Terraform 构建企业内部 kubernetes 集群1. 为什么要构建企业内部 Kubernetes 集群? 随着企业业务规模的不断扩张,微服务架构逐渐成为主流,应用的数量、版本迭代的频率以及部署的复杂度都在急剧上升。在这一背景下,建立一套稳定、高效、可扩展的企业内部 Kubernetes 集群,成为支撑企业数字化转型的核心基础设施之一。 1.1 构 …
2025
- Homebrew 国内下载慢的解决之法及下载过程剖析对懂点技术的人来说, HomeBrew 几乎成为了 MacOS 上的必装软件,主打一个安装方便,在终端一个命令即可安装配置好。MacOS 下使用的软件大致分为两类: 一类是如 fd、neovim 在终端下使用的软件,另一类是如 Google Chrome 的 GUI 软件,通常可在 Apple …
- 0-3 岁孩子应该培养的关键能力家里有一个快两岁的孩子,我一直在思考,该如何科学地养育他,需要培养哪些核心能力,使他成为一个身心健康、积极上进的人,而不是一味关注他参加多少辅导班、课外兴趣班,或计较他吃得胖瘦。带着这些思考,我咨询了多个“名导”——OpenAI 4o-mini、Kimi、DeepSeek R1等,整合了他们的回答, …
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