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RSS订阅原创 你真的知道怎么设计一个通用的高并发 Agent 系统吗？---（下篇）：网关、上下文与线上交付
本文延续工单场景，深入Agent任务执行细节：通过路由与配额绑定确保模型调用合规，实现预算预留、费用分层与状态追踪；工具网关强化参数校验与权限核验，防止越权操作；结合上下文压缩与结果交付，保障输出一致性。强调“路由即契约”“预算可追溯”“授权动态验证”，构建可审计、可恢复的可信执行链路。
2026-09-09 16:37:38
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原创 你真的知道怎么设计一个通用的高并发 Agent 系统吗？---（上篇）：容量、状态与调度
本文探讨Agent系统在高并发下的执行协议设计，强调需将“并发”转化为可计算的负载指标。通过容量推演，明确Run、Step、Attempt等核心对象的统计边界与资源消耗，提出以持久化状态为核心，统一管理进度与恢复。关键在于：任务状态由数据库保管，重试与重复投递不改变业务语义；执行粒度应匹配外部调用边界，避免过度细分；资源不足时按配额与优先级调度，确保系统稳定。最终构建可扩展、可观测、可验证的通用运行时架构。
2026-09-09 15:19:46
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原创 AI 原生研发流水线（下）：跑通 demo 后，才知道真正难的是门禁
一条 AI 原生研发流水线，第一阶段的目标不是替代工程团队，而是把低风险变更变成可控的半自动流程。它应该做到：自然语言需求进来，系统生成可测规约和改动计划，在隔离环境里产出补丁，跑测试和静态门，组装证据包，停在人审边界前。人批准的是内容指纹，CI 仍然按原规则执行，发布仍然受控。做到这一步，才有资格谈提效。再往后，不是继续堆 prompt，而是用真实运行数据迭代系统：哪些需求适合自动化，哪些门禁误报太多，哪些失败能反馈修复，哪些必须升级人工，哪些仓库需要先补测试。
2026-06-28 17:41:30
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原创 AI 原生研发流水线（上）：别再问模型靠不靠谱，先问系统怎么兜底
不积跬步，无以至千里”。AI 写代码这件事，已经没什么神秘感了。让模型补一个接口、改一段样式、写几个测试，大多数工程师都见过，也都踩过坑：看起来像能跑，细看又有边界条件漏掉；局部 diff 很漂亮，放进真实仓库就开始和历史包袱打架；第一次生成挺惊艳，第二次修 bug 又把前面写好的东西改坏。所以我现在不太愿意把“AI 研发提效”理解成“找一个更会写代码的模型”。模型当然重要，但它不是系统的安全边界。
2026-06-28 11:40:35
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原创 我对国内 AI 商业化落地的 8 个判断：热闹很多，真正赚钱的方向其实不多
这篇文章不讲模型参数，也不讲炫酷 Demo，而是站在一线 AI 项目落地的视角，聊聊我对 国内 AI 商业化现状、行情和未来机会 的一些真实判断。为什么很多 AI 项目看起来很火，却始终难以形成稳定收入？为什么越来越多企业开始从“看效果”转向“算 ROI”？接下来 2~3 年，国内真正值得下注的方向到底在哪？结合这两年在多模态 RAG、SQL Agent、复杂 Agent 落地中的实战经验，我尝试给出一套更务实的观察与思考。
2026-04-15 12:04:32
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原创 撕开 RAG 的遮羞布：多模态文档解析中的真实 Bad Case 治理与破局策略
讲到这里，基本可以把一些幻觉打掉了。RAG 这件事，很多人把火力都集中在“模型是不是够强”。你喂给模型的文档，往往从第一步就已经坏了。多模态文档解析不是外围模块，它就是知识入口的总闸门。复杂版式读序错乱、跨页表格撕裂、图文混排语义断链，这三个 Bad Case 不解决，后面所有检索增强、生成优化、提示词工程，都会有一种在泥地里拧涡轮的荒诞感。没有银弹。真的没有。分类型治理针对性建模结构优先于文本规则与模型协同基于 Bad Case 的持续迭代围绕业务文档建立自己的数据和评测体系。
2026-03-07 12:42:16
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原创 LangGraph 实战：如何用“双图编排”将多模态 OCR-RAG 做到生产级落地
它不是“把 Chain 画成 DAG”，而是给复杂 AI 流程加上了执行语义。对于多模态 OCR-RAG 这种典型生产场景，真正该拆的不是“函数”，而是责任边界在线图，只负责快、稳、可降级；离线图，只负责重、慢、可恢复；中间靠状态层解耦，而不是靠一次请求强行串到底。一条超长 Chain 在 demo 里很优雅，在生产里通常像玻璃剑：看着亮，真打起来先碎。双图编排就没那么浪漫了，但它扛揍、能回放、能插人工、能局部重试，出了事故也知道去哪里拧螺丝。这才是生产级落地最值钱的地方。
2026-03-06 12:19:41
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原创 大模型应用发展与Agent前沿技术趋势（下）
本文探讨了大模型Agent技术在金融风控领域的应用，重点展示了一个基于深度学习的风控系统实现方案。该系统通过FinancialDataProcessor类处理结构化金融数据，包括数值特征标准化、分类特征编码和时间特征提取；TransactionEncoder类构建交易特征嵌入模型，采用神经网络处理各类特征；UserBehaviorModel类则利用LSTM网络分析用户行为序列模式。该实现方案融合多源数据特征，通过深度学习模型进行风险评估，为金融风控决策提供技术支持，体现了Agent技术在金融领域的实际应用价
2025-08-22 18:57:54
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原创 大模型应用发展与Agent前沿技术趋势（中）
本文探讨了大模型与Agent结合的分层式架构设计。文章提出了一种包含六个核心组件的现代Agent系统架构：感知层处理多模态输入数据，理解层进行语义分析，规划层制定决策，执行层实施行动，记忆层管理历史数据，学习层持续优化策略。作者通过Python代码示例展示了各层实现细节，包括多模态处理、记忆管理和语义理解等关键技术。这种分层设计提高了系统的可维护性和扩展性，为构建高性能Agent系统提供了实用框架。
2025-08-17 11:36:19
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原创 大模型应用发展与Agent前沿技术趋势（上）
摘要： 大模型在NLP、CV等领域取得显著进展，但仍面临数据依赖、资源消耗等挑战。Agent技术通过强化学习、多Agent协作等提升大模型的自主决策与交互能力，在智能客服、自动驾驶等场景展现优势。核心算法如DQN结合大模型优化任务处理，应用案例包括基于GPT-4的智能客服系统，通过动态调整对话策略提升交互质量。未来，Agent技术将推动大模型在复杂环境中实现更高效的自主学习和决策。
2025-08-16 16:39:12
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原创 Spring-rabbit重试消费源码分析
本文深入解析了RabbitMQ与Spring Boot 3.1.x集成时RetryOperationsInterceptor的工作原理。该组件通过拦截消息消费异常实现重试机制，支持配置最大尝试次数（如3次）、退避策略（初始间隔1秒，倍增因子2.0）和最终恢复处理（转发至死信队列）。源码层面揭示了其与RetryTemplate的协作流程：当消费失败时自动重试，若达到上限则调用RepublishMessageRecoverer将消息路由至死信队列。文章还展示了如何通过@RabbitListener与自定义容器工
2025-06-14 15:24:19
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原创 Responsive programming in Springboot Application (2)
Springboot reactive programming
2024-08-04 12:55:06
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原创 Responsive programming in Springboot Application (1)
【代码】Responsive programming in Springboot Application (1)
2024-07-07 17:29:34
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原创 Java使用Zstandard压缩算法对字节数组进行压缩和解压缩
最近在做项目的时候，因为项目部署在国外，又是公网的环境，流量费用很贵，所以需要使用Netty对传输的数据进行压缩和解压缩，准备用Facebook的Zstandard试试性能，听说压缩性能好，还可以根据需求调整压缩比。然而在网上搜索了一阵子发现，java通过zstd对字节数组做压缩和解压缩的例子很少，仅有的几个给出的API还都是错误的，更别说跑通了，就算使用Gpt3.5和4.0给的的示例也是错误的，所以干脆写篇文章记录一下。
2023-11-02 14:06:48
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原创 Linux运行环境搭建系列-Docker及MySQL8安装
问题：新版 MySQL 授权用户时报错 near ‘IDENTIFIED BY ‘密码’ with grant option’ at line 1。原因：因为新版的的mysql版本已经将创建账户和赋予权限的方式分开了。
2023-10-14 16:08:27
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原创 Linux压测工具wrk安装与使用
简介wrk是一款简单的HTTP压测工具,托管在Github上,https://github.com/wg/wrk。wrk 的一个很好的特性就是能用很少的线程压出很大的并发量. 原因是它使用了一些操作系统特定的高性能 io 机制, 比如 select, epoll, kqueue 等. 其实它是复用了 redis 的 ae 异步事件驱动框架。 确切的说 ae 事件驱动框架并不是 redis 发明的, 它来自于 Tcl 的解释器 jim, 这个小巧高效的框架, 因为被 redis 采用而更多的被大家所熟知
2022-05-12 12:10:33
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原创 Gor + Apisix实现流量复制
环境准备#安装Go 1.13+$ wget https://dl.google.com/go/go1.13.linux-amd64.tar.gz$ tar -C /usr/local -zxvf go1.13.linux-amd64.tar.gz$ sudo vim /etc/profileexport GOROOT=/usr/local/goexport PATH=$PATH:$GOROOT/bin$ source /etc/profile#查看Go版本$ go version##
2022-05-12 12:06:17
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原创 xxl-job系列（3）- 几种任务调度形式
1 BEAN模式（类形式）Bean模式任务，支持基于类的开发方式，每个任务对应一个Java类。优点：不限制项目环境，兼容性好。即使是无框架项目，如main方法直接启动的项目也可以提供支持，可以参考示例项目 “xxl-job-executor-sample-frameless”；缺点：每个任务需要占用一个Java类，造成类的浪费；不支持自动扫描任务并注入到执行器容器，需要手动注入。步骤一：执行器项目中，开发Job类：1、开发一个继承自"com.xxl.job.core.handler.
2021-12-22 19:21:16
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原创 xxl-job系列（2）- 任务详解
开发第一个任务“Hello World”“GLUE模式(Java)”的执行代码托管到调度中心在线维护，相比“Bean模式任务”需要在执行器项目开发部署上线，更加简便轻量。前提：请确认“调度中心”和“执行器”项目已经成功部署并启动；步骤一：新建任务：登录调度中心，进入任务管理，点击“新建任务”按钮，新建示例任务。然后，点击保存。步骤二：“GLUE模式(Java)” 任务开发：点击任务操作栏 “GLUE IDE” 按钮，进入 “GLUE编辑器开发界面” ，见下图。“GLUE模式(Java)”
2021-12-22 18:39:19
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原创 xxl-job系列（1）- 快速入门
快速入门1 初始化“调度数据库”“调度数据库初始化SQL脚本” 位置为:/xxl-job/doc/db/tables_xxl_job.sql调度中心支持集群部署，集群情况下各节点务必连接同一个mysql实例;如果mysql做主从,调度中心集群节点务必强制走主库;2 编译源码解压源码,按照maven格式将源码导入IDE, 使用maven进行编译即可，源码结构如下：xxl-job-admin：调度中心xxl-job-core：公共依赖xxl-job-executor-samples：执行器
2021-12-22 18:38:21
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原创 高性能微服务网关APISIX - 常用插件（3）
limit-req简介限制请求速度的插件，使用的是漏桶算法。属性名称类型必选项默认值有效值描述rateinteger必须rate > 0指定的请求速率（以秒为单位），请求速率超过 rate 但没有超过 （rate + burst）的请求会被加上延时。burstinteger必须burst >= 0t请求速率超过 （rate + burst）的请求会被直接拒绝。keystring必须[“remote_addr”, “ser
2021-12-17 20:11:54
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原创 高性能微服务网关APISIX - 常用插件（2）
proxy-rewrite简介proxy-rewrite 是上游代理信息重写插件，支持对 scheme、uri、host 等信息的重写。属性NameTypeRequirementDefaultValidDescriptionschemestring可选“http”[“http”, “https”]不推荐使用。应该在 Upstream 的 scheme 字段设置上游的 scheme。uristring可选转发到上游的新 uri 地址。meth
2021-12-17 19:15:45
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原创 高性能微服务网关APISIX - 常用插件（1）
APISIX 常用插件（1）APISIX 插件机制Plugin 表示将在 HTTP 请求/响应生命周期期间执行的插件配置。Plugin 配置可直接绑定在 Route 上，也可以被绑定在 Service 或 Consumer上。而对于同一 个插件的配置，只能有一份是有效的，配置选择优先级总是 Consumer > Route > Service。在 conf/config.yaml 中，可以声明本地 APISIX 节点都支持哪些插件。这是个白名单机制，不在该白名单的插件配置，都将会被自动忽
2021-12-17 13:32:29
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原创 使用kubeadm部署Kubernetes集群(v1.20.0)
使用kubeadm部署Kubernetes集群(v1.20.0)介绍Kubeadm是一个K8s部署工具，提供kubeadm init和kubeadm join，用于快速部署Kubernetes集群。环境准备服务器要求：• 建议最小硬件配置：2核CPU、2G内存、30G硬盘• 服务器最好可以访问外网，会有从网上拉取镜像需求，如果服务器不能上网，需要提前下载对应镜像并导入节点软件环境：软件版本操作系统CentOS 7.x 64位容器引擎Docker CE 19
2021-12-15 20:41:33
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原创 高性能微服务网关APISIX - API文档
Admin APIDescriptionAdmin API 是为 Apache APISIX 服务的一组 API，我们可以将参数传递给 Admin API 以控制 APISIX 节点。更好地了解其工作原理，请参阅 architecture-design 中的文档。启动 Apache APISIX 时，默认情况下 Admin API 将监听 9080 端口（HTTPS 的 9443 端口）。您可以通过修改 conf/config.yaml 文件来改变默认监听的端口。在下面出现的 X-API-KEY 指
2021-12-15 18:37:25
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原创 APISIX Dashboard 源码构建
APISIX Dashboard 源码构建注：此文档构建环境为腾讯云CentOS 7.9，虚拟机同样适用。SourceThe Dashboard project contains both manager-api and web, but web is optional.The manager-api and web will be included in this build guide product.PrerequisitesBefore using source codes to b
2021-12-15 18:29:28
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原创 Apache APISIX 源码构建
如何构建 Apache APISIX注：此文档构建环境为腾讯云CentOS7.9，虚拟机同样适用。步骤1：安装依赖# 编写依赖脚本cd /usr/local && mkdir apisix-depscd apisix-deps && vim deps.sh# 脚本内容见下方代码块# 添加权限并执行脚本，安装依赖chmod +x deps.sh && ./deps.shrm -f deps.sh#!/usr/bin/env bash
2021-12-15 16:51:03
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原创 Feign源码深度刨析-(7)终章：请求处理组件LoadBalancerCommand
“不积跬步，无以至千里。”Controller中调用FeignClient 接口方法，经过动态代理机制，由FeignInvocationHandler 的invoke() 方法处理，转而交给SynchronousMethodHandler 的invoke() 方法处理，继续调用LoadBalancerFeignClient 的execute() 方法return lbClient(clientName).executeWithLoadBalancer(ribbonRequest, requestCo.
2021-08-27 16:26:49
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原创 Feign源码深度刨析-(6)动态代理核心处理器:FeignInvocationHandler
“不积跬步，无以至千里。”前面说了，FeignClientFactoryBean的getObject()方法返回的就是一个类型为FeignInvocationHandler的代理对象所有，一旦Controller 中调用feign接口的方法，实际调用的就是这个动态代理，有点尝试的都知道，对于动态代理对象的方法调用，都会经过其绑定的InvocationHandler 的invoke()方法来处理private final Map<Method, MethodHandler> dispat.
2021-08-20 18:05:30
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原创 Feign源码深度刨析-(5)核心组件FeignClientFactoryBean（下）
“不积跬步，无以至千里。”回顾一下，前面说了，把Feign.Builder、context、HardCodedTarget 一起传入了一个loadBalance()方法里面，最后给 return 了，这个 return 的就是feign client的代理对象，然后注入给Controller的属性这篇文章来着重分析一下 loadBalance() 方法protected <T> T loadBalance(Feign.Builder builder, FeignContext cont.
2021-08-20 15:44:55
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原创 Feign源码深度刨析-(4)核心组件FeignClientFactoryBean（中）
“不积跬步，无以至千里。”这一篇文章的话，就来看一下feign的动态代理是怎么生成的，生成的动态代理会被添加到容器中，在需要的时候被调用，实际上我们前面也说了，在Controller中自动注入的就是这里生成的动态代理对象，那么这个对象里面包含了什么组件？怎么读取application.yml中配置的跟feign相关的参数的？接着上篇的代码继续跟进，给Feign.Builder 注入一些组件（logger、encoder、decoder等）之后configureFeign(context, buil.
2021-08-19 11:42:33
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原创 Feign源码深度刨析-(3)核心组件:FeignClientFactoryBean（上）
“不积跬步，无以至千里。”前面说了，@EnableFeignClients 这个注解往容器中导入了一个组件 FeignClientsRegistrar ，这个组件实现了 ImportBeanDefinitionRegistrar接口，那么它的 registerBeanDefinitions() 方法就会往spring容器中导入一些组件registerFeignClients(metadata, registry);这个方法会搞一个组件扫描器ClassPathScanningCandidateCom.
2021-08-18 14:40:05
770
原创 Feign源码深度刨析-(2)组件扫描器:ClassPathScanningCandidateComponentProvider
“不积跬步，无以至千里。”这篇文章，一起来看看feign的核心机制，看看是如何扫描所有包下的@FeignClient注解的接口入口就是这个registerFeignClients(metadata, registry)方法public void registerFeignClients(AnnotationMetadata metadata, BeanDefinitionRegistry registry) { ClassP.
2021-08-16 18:22:36
867
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原创 Feign源码深度刨析-(1)初探:@EnableFeignClients
“不积跬步，无以至千里。”之前我们讲了ribbon的核心源码，其实在实际生产环境中，国内用ribbon+restTemplate去做微服务调用的甚少，因为会导致我们每次去调用人家一个接口，都要单独写一些代码，非常不简洁，所以我们这一个专题开始，研究一下feign的底层核心源码。feign这个东西呢，底层也是依赖了ribbon做负载均衡的，所以是整合了ribbon的，feign的具体用法这里就不赘述了，相信来看这篇博文的，都是熟练使用的，技术，用，是很简单的，随便百度一下，csdn其他的文章，一搜一大.
2021-08-16 12:39:28
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