来了!Go的2个黑魔法技巧

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导语 | 最近,在写Go代码的时候,我发现了其特别有意思的两个奇技淫巧或者黑魔法,若使用得好可以提升性能,用得不好就会招来恶魔,嘿嘿,于是写下这篇文章和大家分享一下。

一、魔法:调用runtime中的私有函数

按照Go的编译约定,代码包内以小写字母开头的函数、变量是私有的:

package test


// 私有
func abs() {}


// 公共
func Abs() {}

对于test包中abs函数只能在包内调用,而Abs函数却可以在其它包中导入后使用。

私有变量、方法的意义在于封装:控制内部数据、保证外部交互的一致性。这样既能促进系统运行的可靠性,也能减少使用者的信息负载。

这样的规定对设计、封装良好的包是友好的,但并不是每个人都有这样的能力,另外对于一些特殊的函数,如:runtime中的memmove函数,在有些场景下,确实是需要的。

因此Go在程序链接阶段给开发者打开了一扇窗,即可以通过go:linkname 指令来链接包内的私有函数。

(一)memmove

以memmove为例

(https://github.com/golang/go/blob/1724077b789ad92972ab1ac03788389645306cbb/src/runtime/stubs.go#L111) 

如下:

func memmove(to, from unsafe.Pointer, n uintptr)

memmove作为runtime中的私有函数,用于任意数据之间的内存拷贝,无视类型信息,直接操作内存,这样的操作在Go中虽然是不提倡的,但是用好了,却也是一把利刃。

新建一个go文件,如runtime.go,并加上如下内容:

//go:noescape
//go:linkname memmove runtime.memmove
//goland:noinspection GoUnusedParameter
func memmove(to unsafe.Pointer, from unsafe.Pointer, n uintptr)

把视角放到go:linkname指令上,该指令接受两个参数:

  • memmove:当前函数名称;

  • runtime.memmove:对应链接的函数的路径,报名+函数名。

这样,编译器在做链接时就会将当前的memmove函数链接到runtime中的memmove函数, 我们就能使用该函数了。

在平常写代码的时候,我们经常性地需要拷贝字节切片、字符串之间的数据。比如将数据从切片1拷贝到切片2,使用memmove代码如下:

// runtime.go
type GoSlice struct {
    Ptr unsafe.Pointer
    Len int
    Cap int
}


// runtime_test.go
func Test_memmove(t *testing.T) {
    src := []byte{1, 2, 3, 4, 5, 6}
    dest := make([]byte, 10, 10)


    spew.Dump(src)
    spew.Dump(dest)


    srcp := (*GoSlice)(unsafe.Pointer(&src))
    destp := (*GoSlice)(unsafe.Pointer(&dest))


    memmove(destp.Ptr, srcp.Ptr, unsafe.Sizeof(byte(0))*6)


    spew.Dump(src)
    spew.Dump(dest)
}

字节切片([]byte)在内存中的形态如GoSlice结构体来所示,Len、Cap分别表示切片长度、容量,字段Ptr指向真实的字节数据。

将两个切片的数据指针以及拷贝长度作为参数传入memmove,数据就能从src拷贝到dest。运行结果如下:

=== RUN   Test_memmove
# 拷贝之前
([]uint8) (len=6 cap=6) {
 00000000  01 02 03 04 05 06                                 |......|
}
([]uint8) (len=10 cap=10) {
 00000000  00 00 00 00 00 00 00 00  00 00                    |..........|
}
# 拷贝之后
([]uint8) (len=6 cap=6) {
 00000000  01 02 03 04 05 06                                 |......|
}
([]uint8) (len=10 cap=10) {
 00000000  01 02 03 04 05 06 00 00  00 00                    |..........|

显然,对于切片之间的数据拷贝,标准库提供的copy函数要更加方便一些:

func Test_copy(t *testing.T) {
src := []byte{1, 2, 3, 4, 5, 6}
dest := make([]byte, 10, 10)


    spew.Dump(src)
    spew.Dump(dest)


    copy(dest, src)


    spew.Dump(src)
    spew.Dump(dest)
}

这样也能达到一样的效果,memmove更加适合字符串(string)和数组切片之间的数据拷贝场景,如下:

// runtime.go
type GoString struct {
    Ptr unsafe.Pointer
    Len int
}


// runtime_test.go
func Test_memmove(t *testing.T) {
    str := "pedro"
    // 注意:这里的len不能为0,否则数据没有分配,就无法复制
    data := make([]byte, 10, 10)
    spew.Dump(str)
    spew.Dump(data)


    memmove((*GoSlice)(unsafe.Pointer(&data)).Ptr, (*GoString)(unsafe.Pointer(&str)).Ptr,
        unsafe.Sizeof(byte(0))*5)
    spew.Dump(str)
    spew.Dump(data)
}

类似地,GoString是字符串在内存中的表达形态,通过memmove函数就能快速的将字符数据从字符串拷贝到切片,反之亦然,运行结果如下:

# 拷贝之前
(string) (len=5) "pedro"
([]uint8) (len=10 cap=10) {
 00000000  00 00 00 00 00 00 00 00  00 00                    |..........|
}
# 拷贝之后
(string) (len=5) "pedro"
([]uint8) (len=10 cap=10) {
 00000000  70 65 64 72 6f 00 00 00  00 00                    |pedro.....|
}

(二)growslice

切片是Go中最常用的数据结构之一,对于切片扩容,Go只提供了append函数来隐式的扩容,但内部是通过调用runtime中的growslice(https://github.com/golang/go/blob/1724077b789ad92972ab1ac03788389645306cbb/src/runtime/slice.go#L166)函数来实现的:

func growslice(et *_type, old slice, cap int) slice

growslice函数接受3个参数:

  • et:切片容器中的数据类型,如int,_type可以表示Go中的任意类型;

  • old:旧切片;

  • cap:扩容后的切片容量。

扩容成功后,返回新的切片。

同样地,使用go:linkname来链接runtime中的growslice函数,如下:

// runtime.go
type GoType struct {
    Size       uintptr
    PtrData    uintptr
    Hash       uint32
    Flags      uint8
    Align      uint8
    FieldAlign uint8
    KindFlags  uint8
    Traits     unsafe.Pointer
    GCData     *byte
    Str        int32
    PtrToSelf  int32
}


// GoEface 本质是 interface
type GoEface struct {
    Type  *GoType
    Value unsafe.Pointer
}


//go:linkname growslice runtime.growslice
//goland:noinspection GoUnusedParameter
func growslice(et *GoType, old GoSlice, cap int) GoSlice

growslice函数的第一个参数et实际是Go对所有类型的一个抽象数据结构——GoType。

这里引入了Go语言实现机制中的两个重要数据结构:

  • GoEface:empty interface,即interface{},空接口;

  • GoType:Go类型定义数据结构,可用于表示任意类型。

关于GoEface、GoIface、GoType、GoItab都是Go语言实现的核心数据结构,这里的内容很多,感兴趣的可以参考这里 。

这样,我们就能通过调用growslice函数来对切片进行手动扩容了,如下:

// runtime.go
func UnpackType(t reflect.Type) *GoType {
    return (*GoType)((*GoEface)(unsafe.Pointer(&t)).Value)
}


// runtime_test.go
func Test_growslice(t *testing.T) {
    assert := assert.New(t)


    var typeByte = UnpackType(reflect.TypeOf(byte(0)))


    spew.Dump(typeByte)


    dest := make([]byte, 0, 10)


    assert.Equal(len(dest), 0)
    assert.Equal(cap(dest), 10)


    ds := (*GoSlice)(unsafe.Pointer(&dest))
    *ds = growslice(typeByte, *ds, 100)


    assert.Equal(len(dest), 0)
    assert.Equal(cap(dest), 112)
}

由于growslice的参数et类型在runtime中不可见,我们重新定义了GoType来表示,并且通过反射的机制来拿到字节切片中的GoType,然后调用growslice完成扩容工作。

运行程序:

--- PASS: Test_growslice (0.00s)
PASS

注意一个点,growslice传入的cap参数是100,但是最后的扩容结果却是112, 这个是因为growslice会做一个roundupsize处理,感兴趣的同学可以参考这里:

(https://draveness.me/golang/docs/part2-foundation/ch03-datastructure/golang-array-and-slice/) 

二、魔法:调用C/汇编函数

下面,我们再来看Go的另外一个更加有趣的黑魔法。

(一)cgo

通过cgo,我们可以很方便地在Go中调用C代码,如下:

/*
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>


static void* Sbrk(int size) {
    void *r = sbrk(size);
    if(r == (void *)-1){
        return NULL;
    }
    return r;
}
*/
import "C"


import (
    "fmt"
)


func main() {
    mem := C.Sbrk(C.int(100))
    defer C.free(mem)
    fmt.Println(mem)
}

运行程序,会得到如下输出:

0xba00000

cgo是Go与C之间的桥梁,让Go可以享受C语言强大的系统编程能力,比如这里的sbrk会直接向进程申请一段内存,而这段内存是不受Go GC的影响的,因此我们必须手动地释放(free)掉它。

在一些特殊场景,比如全局缓存,为了避免数据被GC掉而导致缓存失效,那么可以尝试这样使用。

当然,这还不够tricky,别忘了,C语言是可以直接内联汇编的,同样地,我们也可以在Go中内联汇编试试,如下:

/*
#include <stdio.h>


static int Add(int i, int j)
{
  int res = 0;
  __asm__ ("add %1, %2"
    : "=r" (res)
    : "r" (i), "0" (j)
  );
  return res;
}
*/
import "C"
import (
    "fmt"
)


func main() {
    r := C.Add(C.int(2022), C.int(18))
    fmt.Println(r)
}

运行程序,可以得到如下输出:

2040

cgo虽然给了我们一座桥梁,但付出的代价也不小,具体的缺点可以参考这里(https://cloud.tencent.com/developer/article/1650525)。

(二)汇编

  • isspace

那么有没有一种方式可以回避掉cgo的缺点,答案自然是可以的。

这个方式其实很容易想到:不使用cgo,而是使用plan9,也就是Go支持的汇编语言。

当然我们不是直接去写汇编,而是将C编译成汇编,然后再转化成plan9与.go代码一起编译。

编译的过程如下图所示:

d8eaf7a16eb282210eb6dadac724eb41.png

而且C本身就是汇编的高级抽象,作为目前最强劲性能的存在,这种方式不仅回避了cgo的性能问题, 反而将程序性能提高了。过程如下:

首先,我们定义一个简单的C语言函数isspace(判断字符为空):

// ./inner/op.h
#ifndef OP_H
#define OP_H


char isspace(char ch);


// ./inner/op.c
#include "op.h"


char isspace(char ch) {
    return ch == ' ' || ch == '\r' || ch == '\n' | ch == '\t';
}

然后,使用clang将其编译为汇编(注意:是clang):

$ clang -mno-red-zone -fno-asynchronous-unwind-tables -fno-builtin -fno-exceptions \
-fno-rtti -fno-stack-protector -nostdlib -O3 -msse4 -mavx -mno-avx2 -DUSE_AVX=1 \
 -DUSE_AVX2=0 -S ./inner/*.c

编译成功后,会在inner文件夹下生成一个op.s汇编文件,大致如下:

.section    __TEXT,__text,regular,pure_instructions
    .build_version macos, 11, 0
    .globl  _isspace                        ## -- Begin function isspace
    .p2align    4, 0x90
_isspace:                               ## @isspace
## %bb.0:
    pushq   %rbp
    movq    %rsp, %rbp
    movb    $1, %al
    cmpb    $13, %dil
    je  LBB0_3

clang默认生成的汇编是AT&T格式的,这种汇编Go是无法编译的(gccgo 除外),因此这里有一步转换工作。

负责将AT&T汇编转化成plan9汇编,而二者之间的语法差异其实是比较大的,因此这里借助一个转换asm2asm工具来完成。

将asm2asm clone到本地,然后运行:

$ git clone https://github.com/chenzhuoyu/asm2asm
$ ./tools/asm2asm.py ./op.s ./inner/op.s

执行后,会报错。原因在于,Go对于plan9汇编文件需要一个对应的.go声明文件来对应。

我们在./inner/op.h文件中定义了isspace函数,因此需要新建一个同名的op.go文件来声明这个函数:

//go:nosplit
//go:noescape
//goland:noinspection GoUnusedParameter
func __isspace(ch byte) (ret byte)

然后再次运行asm2asm工具来生成汇编:

$ ./tools/asm2asm.py ./op.s ./inner/op.s


$ tree .


.
|__ inner
|   |__  op.c
|   |__ op.h
|   |__ op.s
|__ op.go
|__ op.s
|__ op_subr.go

asm2asm会生成两个文件:op.s和op_subr.go:

  • op.s:翻译而来的plan9汇编文件;

  • op_subr.go:函数调用辅助文件。

生成后,op.go中的__isspace函数就能顺利的链接上对应的汇编代码,并运行,如下:

func Test___isspace(t *testing.T) {
    type args struct {
        ch byte
    }
    tests := []struct {
        name    string
        args    args
        wantRet byte
    }{
        {
            name:    "false",
            args:    args{ch: '0'},
            wantRet: 0,
        },
        {
            name:    "true",
            args:    args{ch: '\n'},
            wantRet: 1,
        },
    }
    for _, tt := range tests {
        t.Run(tt.name, func(t *testing.T) {
            if gotRet := __isspace(tt.args.ch); gotRet != tt.wantRet {
                t.Errorf("__isspace() = %v, want %v", gotRet, tt.wantRet)
            }
        })
    }
}


// output
=== RUN   Test___isspace
=== RUN   Test___isspace/false
=== RUN   Test___isspace/true
--- PASS: Test___isspace (0.00s)
    --- PASS: Test___isspace/false (0.00s)
    --- PASS: Test___isspace/true (0.00s)
PASS

__isspace顺利运行,并通过了单测。

  • u32toa_small

一个isspace函数有些简单,无法完全发挥出汇编的能力,下面我们来看一个稍微复杂一点的例子:将整数转化为字符串。

在Go中,整数转化为字符串的方式有多种,比如说:strconv.Itoa函数。

这里,我选择用C来写一个简单的整数转字符串的函数:u32toa_small,然后将其编译为汇编代码供Go调用,并看看二者之间的性能差异。

u32toa_small的实现也比较简单,使用查表法(strconv.Itoa 使用的也是这种方法),如下:

#include "op.h"


static const char Digits[200] = {
    '0', '0', '0', '1', '0', '2', '0', '3', '0', '4', '0', '5', '0', '6', '0', '7', '0', '8', '0', '9',
    '1', '0', '1', '1', '1', '2', '1', '3', '1', '4', '1', '5', '1', '6', '1', '7', '1', '8', '1', '9',
    '2', '0', '2', '1', '2', '2', '2', '3', '2', '4', '2', '5', '2', '6', '2', '7', '2', '8', '2', '9',
    '3', '0', '3', '1', '3', '2', '3', '3', '3', '4', '3', '5', '3', '6', '3', '7', '3', '8', '3', '9',
    '4', '0', '4', '1', '4', '2', '4', '3', '4', '4', '4', '5', '4', '6', '4', '7', '4', '8', '4', '9',
    '5', '0', '5', '1', '5', '2', '5', '3', '5', '4', '5', '5', '5', '6', '5', '7', '5', '8', '5', '9',
    '6', '0', '6', '1', '6', '2', '6', '3', '6', '4', '6', '5', '6', '6', '6', '7', '6', '8', '6', '9',
    '7', '0', '7', '1', '7', '2', '7', '3', '7', '4', '7', '5', '7', '6', '7', '7', '7', '8', '7', '9',
    '8', '0', '8', '1', '8', '2', '8', '3', '8', '4', '8', '5', '8', '6', '8', '7', '8', '8', '8', '9',
    '9', '0', '9', '1', '9', '2', '9', '3', '9', '4', '9', '5', '9', '6', '9', '7', '9', '8', '9', '9',
};


// < 10000
int u32toa_small(char *out, uint32_t val) {
    int      n  = 0;
    uint32_t d1 = (val / 100) << 1;
    uint32_t d2 = (val % 100) << 1;


    /* 1000-th digit */
    if (val >= 1000) {
        out[n++] = Digits[d1];
    }


    /* 100-th digit */
    if (val >= 100) {
        out[n++] = Digits[d1 + 1];
    }


    /* 10-th digit */
    if (val >= 10) {
        out[n++] = Digits[d2];
    }


    /* last digit */
    out[n++] = Digits[d2 + 1];
    return n;
}

然后在op.go中加入对应的__u32toa_small函数:

// < 10000
//go:nosplit
//go:noescape
//goland:noinspection GoUnusedParameter
func __u32toa_small(out *byte, val uint32) (ret int)

使用clang重新编译op.c文件,并用asm2asm工具来生成对应的汇编代码(节选部分):

_u32toa_small:
    BYTE $0x55  // pushq        %rbp
    WORD $0x8948; BYTE $0xe5  // movq         %rsp, %rbp
    MOVL SI, AX
    IMUL3Q $1374389535, AX, AX
    SHRQ $37, AX
    LEAQ 0(AX)(AX*1), DX
    WORD $0xc06b; BYTE $0x64  // imull        $100, %eax, %eax
    MOVL SI, CX
    SUBL AX, CX
    ADDQ CX, CX
    CMPL SI, $1000
    JB LBB1_2
    LONG $0x60058d48; WORD $0x0000; BYTE $0x00  // leaq         $96(%rip), %rax  /* _Digits(%rip) */
    MOVB 0(DX)(AX*1), AX
    MOVB AX, 0(DI)
    MOVL $1, AX
    JMP LBB1_3

然后在Go中调用该函数:

func Test___u32toa_small(t *testing.T) {
    var buf [32]byte
    type args struct {
        out *byte
        val uint32
    }
    tests := []struct {
        name    string
        args    args
        wantRet int
    }{
        {
            name: "9999",
            args: args{
                out: &amp;buf[0],
                val: 9999,
            },
            wantRet: 4,
        },
        {
            name: "1234",
            args: args{
                out: &amp;buf[0],
                val: 1234,
            },
            wantRet: 4,
        },
    }
    for _, tt := range tests {
        t.Run(tt.name, func(t *testing.T) {
            got := __u32toa_small(tt.args.out, tt.args.val)
            assert.Equalf(t, tt.wantRet, got, "__u32toa_small(%v, %v)", tt.args.out, tt.args.val)
            assert.Equalf(t, tt.name, string(buf[:tt.wantRet]), "ret string must equal name")
        })
    }
}

测试成功,__u32toa_small函数不仅成功运行,而且通过了测试。

最后,我们来做一个性能跑分看看__u32toa_small和strconv.Itoa之间的性能差异:

func BenchmarkGoConv(b *testing.B) {
    val := int(rand.Int31() % 10000)
    b.ResetTimer()
    for n := 0; n < b.N; n++ {
        strconv.Itoa(val)
    }
}


func BenchmarkFastConv(b *testing.B) {
    var buf [32]byte
    val := uint32(rand.Int31() % 10000)
    b.ResetTimer()
    for n := 0; n < b.N; n++ {
        __u32toa_small(&amp;buf[0], val)
    }
}

使用go test -bench运行这两个性能测试函数,结果如下:

BenchmarkGoConv
BenchmarkGoConv-12      60740782            19.52 ns/op


BenchmarkFastConv
BenchmarkFastConv-12    122945924            9.455 ns/op

从结果中,可以明显看出__u32toa_small优于Itoa,大概有一倍的提升。

总结

至此,Go的两个黑魔法技巧已经介绍完毕了,感兴趣的同学可以自己实践看看。

Go的黑魔法一定程度上都使用了unsafe的能力,这也是Go不提倡的,当然使用unsafe其实就和普通的C代码编写一样,因此也无需有太强的心理负担。

实际上,上述的两种方法都被sonic(https://github.com/bytedance/sonic)用在了生产环境上,而且带来的很大的性能提升,节约大量资源。

因此,当Go现有的标准库无法满足你的需求时,不要受到语言本身的限制,而是用虽然少见但有效的方式去解决它。

希望上面的两个黑魔法能带你对Go不一样的认识。

参考资料:

1.https://github.com/bytedance/sonic

2.https://juejin.cn/post/6974581261192921095

3.https://www.keil.com/support/man/docs/armclang_intro/armclang_intro_ddx1471430827125.htm

4.https://karthikkaranth.me/blog/calling-c-code-from-go/

5.https://chai2010.cn/advanced-go-programming-book/ch2-cgo/ch2-03-cgo-types.html

6.https://blog.youkuaiyun.com/lastsweetop/article/details/78830772

 作者简介

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pedrogao 

腾讯后端工程师

腾讯后端工程师,平平凡凡小码农,普普通通打工人!

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大模型的Agent Skill功能,在LLM HTTP底层交互流中是怎么承载的?

网络文章文本的 skill,昨天我实现了之后也就开始好奇起 Skills 的底层原理了——相比起各种花里胡哨的 agrnt 应用,我一直以来都很对大模型在纯粹的 HTTP 交互层面是如何交互的更感兴趣。Skill 的全部"魔法"都发生在 system prompt 的措辞和 SKILL.md 文件的编写质量上——本质上是一种 prompt engineering + 文件系统的组合。但是各种天花乱坠的 skills,是如何在底层的 HTTP 中,与大模型——这个只会嘴遁的工具交互的呢?

QcloudCommunity的博客 403

万字入门AI Infra:深入理解大模型中的数学与Infra优化

关注腾讯云开发者,一手技术干货提前解锁👇AI Infra科普、入门或者进阶 ~~ 不到 5 万字,带你融会贯通理解大模型的数学、算法、硬件到系统工程。任何问题欢迎沟通交流。可怕,我竟然有点认同这句话。当然大概率是因为姚顺宇太懂AI了,而我则是因为无知者无畏。不过仔细想想,大模型推理中的数学逻辑确实不复杂,很多原理只需要高中数学知识就能看懂。但是为什么像 vLLM 这种推理系统这么复杂呢?本文将拆解大模型中几个核心操作(RMSNorm、Softmax、Causal Mask、Sampling)背后的数学与

QcloudCommunity的博客 1162

平平无奇的源码,竟藏着Agent的核心秘密?

System Prompt 是剧本,Skill 是剧本的扩展包,Agent Loop 是演员按剧本行动。欢迎留言,我们将邀请作者针对性回复你的评论,我们将选取1则优质的评论,送出腾讯云定制文件袋套装。,让 Agent 能主动"巡逻",而不只是被动等待用户消息。OpenClaw 的 System Prompt 分层结构。的"行为底线",任何 Skill 或用户命令都无法覆盖它。精华 2:Skill 的"按需加载"避免 token 浪费。精华 1:System Prompt 是"分层乐高积木"

QcloudCommunity的博客 424

QQ音乐Harness Engineering实践

一个看似简单的需求,背后可能牵动服务调用链、配置、灰度、埋点、错误码、接口契约和历史兼容性。当 AI 开始快速生成大量代码,真正的瓶颈就不再是"写不出来",而是"看不完、想不清、管不住"。在对话式编码阶段,一种典型的工作模式逐渐流行:开发者把需求丢给 AI,扫一眼输出"看起来对"就直接采纳,不审 diff、不追问逻辑、不验证边界。以音乐商业化业务为例,一个需求可能从 TAPD 单开始,经过需求评审、技术方案、服务影响面分析、IDL 契约变更、业务代码实现、测试验证、CR、灰度上线,最后才进入稳定运行。

QcloudCommunity的博客 713

从Prompt、Context到Harness,工程的三次进化与终局之战

同时,强制要求散落各处的决策记录(Slack、邮件、文档)全部迁移至代码仓库,确保 Agent 的唯一信息来源是可信的、版本受控的仓库。更坑爹的是,研究表明,当上下文过长时,模型会出现"中间遗忘(Lost in the Middle)"现象:它对开头和结尾的内容记忆较好,对中间大段内容的关注度大幅下降。这篇文章,我想带你完整走一遍这三次进化的逻辑:它们分别解决了什么问题,它们之间是什么关系,它们的边界在哪里,以及:当三者融合,AI 工程师的终极形态究竟是什么?大语言模型的本质,就是这位金鱼助理。

QcloudCommunity的博客 715

让Skill自己训练自己:8阶段Loop、3层评测、5维AND门控,从此实现自进化

所以每一轮改动都是有据可查的,不是「感觉这里可以优化」,而是「Case 41 挂了,因为 agent 把离职问题路由到了邮箱分类,但正确答案在通讯录,所以我改 root_index.md 加个易混淆提示」。但让我最后决定把它记录下来的,不是这的个「吸收」过程,而是它真的在替我探索我不想费脑力触达的边界,这看起来更像是一个机器智能应该有的样子。不准跨层,每轮只改一层的东西。但我经过这 19 轮之后觉得,更准确的描述是互补——你在明处看着,AI 在暗处替你试错,你看不见的那一半就是 AI 能贡献的地方。

QcloudCommunity的博客 1125

只加两行代码,为什么要两天?一文深度理解业务系统的复杂性

关注腾讯云开发者,一手技术干货提前解锁👇业务系统复杂性一直是令开发者头痛的问题。复杂的不是增加一个需求需要耗费多少时间,而是在增加一个需求后带来的蝴蝶效应:其它功能会不会受到影响、要如何去找到这些影响,最终如何实现系统正常运行......功能之间隐秘增加的耦合、不可避免的代码腐化在导致业务复杂性增加。大家都在说的软件开发提效到底在提什么?程序员日常工作中应该如何提升开发效率?敏捷开发、瀑布流式开发孰是孰非?欢迎阅读。业务背景与目标我依然非常清晰地记得某个时候,我所在团队 Leader 曾讲过一段话:“我担

QcloudCommunity的博客 710

从零设计生产级 Multi-Agent Harness:架构、评估、记忆、成本与 MCP 工具接入全拆解

在 AI Agent 领域,Multi-Agent Harness 指的是把多个 Agent 的能力、工具、状态、通信、编排、监控统一收束在一个运行时之内的框架。第三,Agent 路由。一个输入框,一个大模型,几个工具,一段写得很漂亮的 System Prompt,再配上一个炫酷的前端,看起来就像一个能干活的“数字员工”。Multi-Agent 完全不一样——它有计划、有中间步骤、有工具调用、有 Agent 协作、有重试、有反思、有最终合成。增加 Budget、权限、重试、压缩、轨迹评估、审计、回归测试。

QcloudCommunity的博客 706

拆完Hermes源码,我发现Agent的“自我进化“根本不需要训练模型

两个月 5.2 万 Star,Hermes Agent 用一个"LLM 审判官"机制实现了 Agent 的自我进化——不改模型权重,只改"怎么用模型"的策略。OpenClaw(社区昵称"龙虾"🦞)是 2025-2026 年最火的开源 Agent 框架,30 万+ Star,插件市场 ClawHub 里有数千个插件,能接入 Telegram、WhatsApp、Slack、飞书、企业微信——几乎是一个"个人 AI 操作系统"。Skill 是英语写的,Memory 是英语写的,审查 Prompt 也是英语写的。

QcloudCommunity的博客 905

AI Infra 其实没有多少新东西

传统 Infra 追求横向扩展,而 AI Infra 呈现 “AI 大型机”特性,是因为传统后台服务的可以容忍毫秒级延迟,但 AI 集群不行,GPU 的算力是 CPU 的数百倍,微秒级的延时等待也会造成很大的算力损耗,需要硬件的高度集成。在可预见的1-3年的未来,这样的专用硬件+网络的集中式架构很难发生比较大的改变。与之相似,模型推理的批处理就是将多个输入样本打包(batch),将原本串行的 N 次轻量的推理计算,合并为 1 次重量的计算,实现单位时间内处理更多的请求,提高了 GPU 利用率。

QcloudCommunity的博客 821

程序员越早想通这些越好

永远没有正确架构,你永远无法偿还完所有的技术债务,如同你永远不会设计出完美的界面,请避开完美主义的陷阱,永远没有完美的代码,能够满足当前需求,又为未来不管是自己还是他人留有扩展空间,就很好了。我们努力的方向就是将现实世界映射到有限的数据结构中,这就需要用户自定义类型,如果你的代码中包含类似 trader portfolio 这样的概念,你就可以使用他们的名称来建模,而不是使用基本数据类型复杂嵌套表述你的目的。从另一个角度看,代码里的注释都是补丁,是碎片化的,局部的注释很难推导模块整体的顺序及耦合关系。

QcloudCommunity的博客 464

RAG已死?不,是Grep回归了!

这样一来可以直接复用已有的计算缓存,只为新增的增量部分付全价,前面累积的大头按约 1/10 的缓存价计费。所以实际的工具组合方式是灵活的:Grep(默认模式)→ Read 是最常见的路径,但 Grep(content 模式)可以独立使用,LLM 也可以直接调 Read(如果已经知道文件路径),或者一次同时发起多个 Grep 并行搜索。它从零开始构建自己的对话历史,不继承主对话的消息,这意味着它搜索过程中产生的大量 grep 结果、代码片段都留在自己的 context 里,主对话只收到一段总结性的文本结论。

QcloudCommunity的博客 574

深入浅出Harness Engineerring之核心模式与理念

在智能体生命周期的关键节点(如会话开始、工具调用后)自动触发预设动作(如代码格式化),由系统确保关键流程被执行,不依赖可能被模型遗忘的指令。简单讲就是利用向量存储这个技术,来实现模糊检索,原理是:即使字面不同,但语义相近的文本,其向量在数学空间中的位置也很接近。根据命令类型、参数和影响,自动评估其风险等级(安全、有风险、危险),并采取自动执行、请求确认或直接拦截等不同策略。关键特性是可隔离、可重建、可扩展。不是一次判断就定终身,允许你改变、允许情况复杂,通过不断观察、思考、调整,越来越懂真实的你。

QcloudCommunity的博客 621

Harness Engineering实践心得:如何高效驾驭AI?

但如果这些经验被拆成一条条 Rule、一个个 Skill、一项项 Script 检查——"XAML 不能有中文"、"编译要用这个路径的 MSBuild"、"SVN 命令必须带认证参数"——AI 就能在秒级时间里"吸收"十年的踩坑经验。然后可以看到下方的图,我的PM会很顺利的调度其他agent分别负责不同的事项,遇到问题的时候也能准确的找到合适的agent。MCP 本质上是在扩展 AI 的"感知范围"——Rule 管"该怎么做",Skill 管"怎么操作",MCP 管"能看到什么、能碰到什么"。

QcloudCommunity的博客 838

从第一性原理思考 Agentic Engineering

需要注意的是,这一结论是有条件的:如果 AI 缺乏领域知识,过早介入反而可能引入 1.2 节所述的"似是而非"损耗——因此上下文供给(实践 1)是 AI 全链条参与的前提,而非结果。通过一个专门的自迭代 Skill 实现——当 AI 在协作过程中识别到自己被纠正(用户否定了 AI 的输出并给出了正确方向),它自动评估这个错误的根因,搜索现有的 Rules 和 Skills 中是否已有针对该类问题的处理规则。事实上,越是复杂的项目,工程师的认知负担越重(公理 3),AI 分担认知负担的潜在边际价值也越大。

QcloudCommunity的博客 756

万字干货!Harness Engineering如何工程化落地?

关注腾讯云开发者,一手技术干货提前解锁👇Harness Engineering 的概念已经火了有一阵了,全网很多文章基本都是在讲理念,讲为什么今天做 AI 开发,不能只靠一段提示词,也不能把模型当一个“更聪明的代码补全”。但与此同时,一个问题也在持续地发酵:这个问题特别重要。因为 Harness 这个词听上去很大,很像一个抽象的方法论,但它如果不能落到工程、目录、文档、脚本、工作流里,那它最后就只是一句漂亮的话。事实上,不同项目落地出来的 Harness,表面上可能完全不一样。有的项目是 CI 很强,有的

QcloudCommunity的博客 1161

全方位对比:Hermes VS OpenClaw

多账号矩阵运营 如果你的业务涉及同时管理多个社交媒体账号、多个平台的内容分发、多渠道的客户互动——OpenClaw是目前市场上的"无可替代的底座"。一个有专业背景的个人,现在可以快速构建一个垂直领域的AI助手:比如"财务分析Hermes"、"法律咨询Hermes"、"技术架构Hermes",直接通过微信提供服务,积累自己的专业IP。跨平台生态融合 如果你的工作流涉及飞书、Slack、Discord等多个平台的深度集成,需要这些平台之间的数据流转和联动——OpenClaw的生态支持是强大的。

QcloudCommunity的博客 1217

一文讲透:Harness Engineering即控制论!

而研发模式的升级我认为将会是一个飞跃的过程,之所以现在我们仍然需要需要参与编码,一个非常大的原因就是缺乏传感器和基建,仍然需要人来串流程,比如需要人来验证UI是否正确、需要人来告诉AI代码不符合代码规范,因此在有些场景我们仍然感觉 AI 完成的很吃力,但这不是 AI 能力不行,而是我们并没有为 AI 提供友好的环境……控制论中的突变理论介绍了矫枉过正和飞跃现象之间的矛盾,如果质变中经历的中间过渡态是不稳定的,那么他就是一个飞跃的过程,如果中间过渡态是稳定的,那么他就是一个渐变的过程。但是这些阶段要解决的。

QcloudCommunity的博客 1202

神级开源插件!一句话让QClaw变3D小镇,Agent工作可视化,赛博云监工

这个架构是翻了几次车才想通的—原有AI的实现机制是用 setTimeout 猜动画时长导致了幽灵 NPC、工位撞车、越改越崩,后面我停下来换了思路,推翻原有的架构,按照“意图+回传”的架构进行重构,之前的问题一次性全部解决。15 天,我和 AI 吵了 185 次架, 4.5 万行代码,开发了一款 QClaw / OpenClaw 的UGC游戏插件,这可能是人类跟 Agents 交互的新范式,插件已完全开源,有需要的欢迎自取~我天天用,用着用着我就在思考,Agent 产品现在的交互体验,基本都一个样。

QcloudCommunity的博客 1195

一文搞懂Hermes:新顶流Agent如何从经验中自我进化

Voyager 是一个能在 Minecraft 中自主探索、学习技能、无限积累能力的 AI Agent,它提出了 "Skill Library"(技能库)的概念——Agent 将成功的行为序列编码为可复用的技能函数,存储在一个持续增长的代码库中。如果 Skill 的名称和描述不够精准,或者用户的任务描述与 Skill 的触发条件有语义差距,Agent 可能会错过相关的 Skill。如果进程在写入过程中崩溃,目标文件要么是旧内容(还没被替换),要么是新内容(替换已完成),绝不会出现写了一半的损坏文件。

QcloudCommunity的博客 2631

自掏腰包一万元,拥抱AI这一年,我的工具、实践和思考

其实也很好理解,过往的每个领域(比如前端、后端、设计、测试等等)都主要是这个领域的从业者在为它添砖加瓦,但是大模型时代的 AI 应用领域却几乎是所有使用 AI 的人类一起在迭代,无分领域,无分文理,无分老少。因为每个时期的 AI 都有着不同的特点,很多时候当我费尽心思去钻研,自以为有点弄明白 AI 应该怎么玩的时候,基座模型和行业范式常常就会迎来颠覆式的变革,很多过往的经验都会倾覆,然后只能从头再来。过去一年多,被热议的 AI 范式大概是沿着四个阶段递进演化,每一个阶段其实都在解决前一个阶段的核心问题。

QcloudCommunity的博客 626

办公Agent的CI/CD时刻到来了

核心观点是:企业给员工配了一堆 AI 工具,试点跑了几百个,但真正拖慢 AI 转型速度的瓶颈不在模型能力,在"最后一公里":AI 输出和实际工作流之间的那道鸿沟。代码写完,打个 tar 包,开 FTP 传到服务器上,SSH 进去解压,改配置文件,重启服务,刷一下页面祈祷别 500。你复制,切窗口,粘贴到腾讯文档里,发现 Markdown 格式全乱了,手动调标题层级,代码块重新标记语言类型,表格散架了重排一遍。模型是越来越聪明了,但"生成"到"落地"之间那段路,还是你自己在走,一步一步,手动搬运。

QcloudCommunity的博客 607

4亿token买来5个教训:让6个AI Agent连写4天代码发生了什么?

Watchdog 检测到崩溃 → 启动诊断 Agent 分析原因 → 诊断 Agent 跑满 20 轮没搞定 → Watchdog 判定“已修复”,重启系统 → 重启的系统因为诊断 Agent 留下的环境变量被继承,连续 3 次拒绝启动 → 触发连续失败保护退出 → Watchdog 第 3 次巡检,发现进程和记录文件都没了,尝试手动重启,自己也停了。启动前我翻了论文、做了架构设计、写了监控+修复异常的脚本。这个发现让我的情绪从沮丧变成了兴奋——不是那种"终于修好了"的释然,是"我找到根因了"的快感。

QcloudCommunity的博客 584

赛博斗蛐蛐:9大模型决战三国志,天命在谁?

我猜是这样的,当Gemini面临决策的时候,一系列关键词比如 守城,劣势,粮草,三国等等,在语义层面的关联性中LLM发现了竖壁清野这个关键词概率非常高,所以以此为策略,然后再根据这个策略完美执行操作。MiMo 的外交是三方中最精明的。Kimi作为国产模型,也同样颠覆了我对他的看法,最后的比赛他甚至一度是优势者,存在很多夺冠的可能性,要知道他的对手可是claude和gemini,而他经常出兵慢,回过头来想想或许正是他的策略,毕竟中后期他的优势都来自于稳健的发展和较少的战斗频率(和claude比).

QcloudCommunity的博客 873

Claude Code是怎么知道你在骂他的?这 12 条发现值得关注

确实存在——5,500+ 行,集成了消息队列、工具装配、MCP 编排、会话状态、权限、分析、文件持久化和优雅关闭,基本上一个文件干了所有事。对抗虚假声明——"不要在输出显示失败时声称所有测试通过,不要压缩或简化失败的检查来制造绿色结果"。完整的 KAIROS 是一个持续驻留的守护进程,能感知你在不在电脑前、主动寻找有用的工作做,更像是住在终端里的全职同事。源码里藏着一个叫 "Buddy" 的电子宠物系统,完整度令人惊讶——这不是一个 TODO,而是一个从数值系统到 ASCII 动画都实现了的完整功能。

QcloudCommunity的博客 701

逆向深扒Claude Code源码,我发现了什么!?

Anthropic 内部用户获得更严格的质量控制 prompt、更好的验证机制(独立 Verification Agent)、以及针对 model 弱点的专门对策(如 Capybara v8 的 29-30% 错误声明率对策)。这不是代码混乱的标志——它是整个 Agent Loop 的心脏,所有的流式处理、工具调度、上下文压缩、子代理管理都在这个文件中协调。这种"胖核心"设计是刻意的:保持核心循环的原子性,避免分散到多个模块导致的协调复杂度。核心价值:Fork 代理的工具输出不会回到主代理的上下文窗口。

QcloudCommunity的博客 889

一文讲透如何构建Harness——六大组件全解析

本文将从"裸模型的四个硬伤"出发,逐一拆解 Harness 的六大组件——文件系统、Bash + 沙箱、记忆(AGENTS.md)、Web Search + MCP、上下文工程、编排 + Hooks——带你看清 AI Agent 真正的竞争壁垒,不在模型层,而在 Harness 层。如果你用过 Agent 做复杂任务,你一定有过这样的体验:一开始 Agent 的表现很好,但随着对话变长,它开始"变笨"——遗忘之前的约定,重复之前犯过的错误,甚至对同一个问题给出前后矛盾的回答。对于简单的问答场景,这无所谓。

QcloudCommunity的博客 760

Harness Engineering 来了,SDD 还有意义吗?

他们的解法是把「品味」编码进规则,然后用一个定期运行的「doc-gardening」Agent 自动扫描漂移、发起修复 PR——「技术债务就像一笔高息贷款,不断地以小额贷款的方式偿还,总比让债务不断累积要好」。代码仓库本地的、已版本化的工件,才是 Agent 所能看到的全部。在 Vibe Coding 模式下(即不做规划、随意向 AI 提需求的开发方式),大量设计决策、跨服务约定、「为什么不选另一个方案」的讨论,全部停留在一次性的 AI 对话里——下一个人,或者下一次 AI 会话,完全无从获取。

QcloudCommunity的博客 418

零废话!一文讲透从0构建AI Agent

每个工具都要写一套"定义→解析→执行"的胶水代码。上下文管理就是在"记住足够多"和"别超标"之间找平衡,常见策略包括滑动窗口、摘要压缩、RAG 检索增强。上下文窗口是 Agent 的"工作记忆",但它有硬性限制。LLM 负责"动脑"决策,代码负责"动手"执行。这是从"聊天机器人"进化到"Agent"的关键一步。每次调 API 都把完整对话历史发过去,LLM 本身是无状态的,"记忆"完全靠客户端的数组模拟。这样 Agent 一开始就知道自己"在哪里"、"手头有什么",不需要先花一轮工具调用去探索环境。

QcloudCommunity的博客 711

距离AI把小编我裁掉还有72小时

这是一个基于 OpenClaw 开源生态打造的本地化 AI Agent 助手,已于上周开启全量公测,无需复杂配置,三步即可上手,自带安全防护,支持微信直连绑定,内置多款优质国产大模型,现阶段也是完全免费使用,基本上前面提到过的痛点都可以靠它解决。对了,这里特别强调一点,上面的截图让产品同事汗流浃背,再三找我确认 QClaw 思考过程中优美的“草”字说法,不会是默认出现的吧?AI 好,AI 得学,但更重要的是,在你的工作和生活里,哪些东西是能结构化地被 AI 所接入的,不要死守着那些脏活累活不放。

QcloudCommunity的博客 673
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