云开发网关技术架构演进

d5060fa452dbac26dac4846804c7362c.png

cf2105756ed6646aba9902fbab3701e5.gif

👉目录

1 引言

2 双层架构设计

3 单层架构设计

4 总结

云开发 CloudBase(Tencent CloudBase,TCB)是腾讯云提供的云原生一体化开发环境和工具平台,为开发者提供高可用、自动弹性扩缩的后端云服务,包含计算、存储、托管等 Serverless 化能力,可用于云端一体化开发多种端应用(小程序、公众号、Web 应用、Flutter 客户端等)。

本文详细介绍了云开发的网关架构设计迁移历程,为什么从双层架构演变成单层架构,对业界有较强的参考作用。

01

引言

「云开发网关」是以 Envoy 为底座的一款面向 APP、微信/企业微信小程序、公众号 H5/web 的云开发安全接入网关,提供云开发私有链路、流量治理、弱网加速等能力,为应用提供安全、稳定、云原生的接入。

安全链路是「云开发网关」(以下简称网关)的核心能力,网关使用了私密链路为用户流量安全、反爬等提供了底层支持。

   1.1 HTTPS 存在的问题

全球使用 HTTPS 网站已经超过了 9 成,HTTPS 本身使用 TLS 对业务请求的流量已经进行加密,以现有的 TLS1.2/1.3 的加密强度和当前的算力来讲,暴力破解可以说几无可能。那么网关使用私密链路再次对业务流量加密,是否有必要呢?其实是有必要的,针对 HTTPS 攻击者可以使用 MITM 来获取客户端和服务器传入流量。

28d0af6ee99d7995ef699d33b86b9226.png

通过 MITM 来解密 HTTPS 的流量,需要客户端去信任中间人颁发的第三方根证书;而安装根证书本身有一些门槛。所以,在常见的攻击方式中,攻击者通常并不会使用这种方式。一是这种攻击条件通常需要攻击者和被攻击者在同一个局域网下,二是信任攻击者的根证书需要被攻击者配合,同时也需要管理员或者 root 权限。使用 MITM 苛刻条件使这种方式在实际的攻击中并不常见,更多的则是使用 Msfvenom 生成载荷,来诱骗被攻击者执行,从而获取机器的权限。既然 MITM 很难直接被利用,是不是在我们业务场景就可以忽略这种安全风险呢?在一般的业务中,确实可以认为使用 HTTPS 就已经达到了安全的需求,而在一些对安全场景要求较高的领域,只使用 HTTPS 还是不够的。比如,电商平台的价格、挂号平台的号源信息;竞对可以通过 MITM 方式实时监听友商的商品价格,做到自己平台价格的实时调整,从而保证自己的低价优势;黄牛可以实时查询号源,在放号后第一时间进行挂号等等。

   1.2 针对 MITM 的措施

既然 MITM 本身对业务来说存在一定的风险,通常情况下该怎么避免呢?

  • 使用 mTLS 进行双向认证。

  • 使用 SSL Pinning 做域名和证书的绑定校验。

  • 检查用户网络是否使用代理或者 VPN(银行 APP 常用)。

  • 对业务再做一层加密,使用私密链路进行传输。

mTLS 的本质是客户端和服务端证书的双向认证,在 APP 场景下通常可以这么解决,然而真实的业务一般都要求全端支持,H5/Web、微信小程序的场景下,并没有权限获取到证书的信息。SSL Pinning 同样有类似的问题。无论 mTLS 或者 SSL Pinning 在校验证书的时候通常都依赖操作系统提供的系统 API 进行校验,而系统 API 很容易使用 Xposed、Frida 等工具进行绕过。通过检查用户代理的方式同样也不那么可靠,其判断的依据仍然依赖系统 API,同样,攻击者也可以使用 Tun 虚拟网卡的方式绕过。

使用私密链路对业务数据进行一次加密,可以很好的解决上面的问题,而且具有更好的兼容性和扩展性;即使是多端的场景,使用同一套解决方案也可以很好的处理。私密链路除了带来链路的安全性,也可以隐藏服务端的真实业务,一些自动化爬虫和攻击脚本由于不清楚私密链路的具体协议,对应的请求会被网关直接拒绝掉。

02

双层架构设计

经过网关的流量都是 HTTP (L7 层)流量,一个标准的 HTTP 请求包含:请求行(Request line)、请求头部(Request Header)、请求消息体(Request Body)三个部分;HTTP 返回包含:响应状态(Status line)、响应首部(Response Header)、响应消息体(Response Body)三个部分。

9fc097e1a474cd4460a0a9d709a30631.png

在实际业务中,一些客户会使用 URL 参数来实现自己的签名等鉴权敏感信息,还有一些客户会将敏感信息放到请求的头部中去。如果只对请求的消息体进行加密,用户的鉴权信息仍然可能被拦截和篡改。这就要求网关不但要保护请求的消息体,也要对请求的头部和请求行进行保护;同样的对于业务的返回响应状态、响应首部、响应消息体也要进行保护。

如果直接对请求的各个部分进行加密处理,加密后直接转发到网关,网关以同样的方式进行解密,似乎就可以解决面临的问题。但是,直接加密转发的请求并不是一个标准的 HTTP,那么请求的流量从 L7 层也就降级到了 L4 层处理。针对 APP 这种场景使用 L4 也十分合理,不过 H5/Web 的场景却受到了限制,现代浏览器仍然不支持 Raw Socket 的连接,这就会导致 APP 的设计和 H5/Web 的架构很难统一。

   2.1 业务流量封装

无论 APP,H5/Web 还是微信小程序,都支持 HTTP 的请求。这就要求我们的架构设计,底层也需要基于 HTTP 来实现。出于安全性的考虑,又需要对业务的请求行、请求头部、请求消息体进行加密,那么使用 HTTP in HTTP 的传输方式就更加合适。将业务的请求行信息、头部和消息体经过加密后放到私密链路的消息体后再进行转发,再结合一些序列化方式(比如:Protocol Buffers)来压缩请求数据,即可以保证较高的性能,又可以有较小传输长度。

9f710f02c5a22488a7976d333672e9c8.png

针对不同类型客户端,可以采用分发 SDK 的方式集成到业务。业务的客户端使用 SDK 去调用 HTTP 请求,由 SDK 来完成请求的加密。除此之外,业务的 SDK 还可以添加埋点信息,在出现业务故障时,结合日志、告警机制可以更及时的发现问题。

   2.2 早期架构设计

转发到网关的流量需要解密后才能做进一步的处理,因此在早期的设计方案中。最先考虑的也是添加一层加解密模块的方式来处理。对应设计为:

8fc5d8a5d51c40b41e257ce09332bae5.png

客户端 HTTP -> 网关 SDK -> 加解密模块 -> 网关集群(底层 Envoy,通常对应 DownStream)-> 回源业务服务(通常称为 Upstream)

加解密模块需要大量的 CPU 运算来处理业务的请求,因此在部署的时候更适合集群部署,只要配置合理的 HPA 就基本可以满足业务的需要。除了 CPU 外,还需要考虑一些特殊场景,比如:秒杀的场景下,业务服务可能因为负载增加,导致请求的耗时增加;耗时的增加也意味短时间内连接数的积累,而短时间的请求数可能会进一步增加,最终可能会导致链路的某一环超过负载而彻底拒绝服务。Upstream 的耗时增加可能会带来灾难性的后果,针对这种场景,加解密模块到网关集群的请求需要做池化处理,要尽可能的复用连接;同样也要配置合适的超时时间和连接保持时间,对于已经失败的请求要快速失败来优化这种场景。对于超出连接池最大数量的请求,是直接拒绝还是移除掉较早的连接,同样需要结合业务实际的场景来考虑。

两层的架构很好的适应了早期的业务场景,不过也存在一些缺陷:

  • 加解密模块缺少必要健康检查和全死全活逻辑

  • 加解密模块监控信息不够完善,业务指标需要主动注册 Promtheus;添加新的指标需要重新发布服务

  • 增加了资源成本和维护成本

在双层架构的场景下,加解密模块充当整个链路的第一跳,在高并发场景下是首当其冲的。不过加解密的性能、连接数并不是其主要的瓶颈;一方面加解密模块采用 Go 协程来处理每个请求,其性能可以有很好的保证;另外,Go C10k 早就不是问题,反而是加解密模块作为客户端请求时,其 IP 固定,基于连接的四元组可知,请求的本地端口可能因为异常情况而占满,导致无法创建新的请求,不过有上述的池化保证,也不需要太过担心。

03

单层架构设计

网关的底层采用了开源的 Envoy 来进行流量的转发,而 Envoy 本身就有丰富的监控信息以及完善的健康检查逻辑。那么是否可以将加解密模块合并到 Envoy 呢?完全可以,不过一些技术难点需要解决。在双层架构中,Envoy 处理的流量就是业务的流量,因此可以根据某些头部做集中式限频,动态的增加和删除某些头部,或者根据某些信息添加风险等级。

在单层架构中,Envoy 实际处理的流量是 HTTP in HTTP 的外层流量,即私密链路的流量,因此需要解决以下问题:

  • Envoy 怎么集成加解密模块?

  • Envoy 对每个请求,怎么解析出业务流量后;覆盖私密链路的请求,即将私密链路流量替换成业务流量?

  • 如何保证请求后的解密流程在限频等逻辑之前执行,返回后的加密流程在限频等逻辑之后执行?

除此之外,由于采用 HTTP in HTTP,还要考虑原业务的 cookie、跨域信息在内层流量:

  • 怎样保证私密链路情况下,业务 Set-Cookie 可以正常执行。

  • 如何正确处理业务跨域头部(比如:Access-Control-Allow-Origin、Access-Control-Allow-Headers 等)等等。

单层架构也是一个云开发各类网关统一架构演进的方向,因此除了要考虑私密链路的场景,针对一些公网直接访问以及 WebSocket 的场景也要进行兼容。

   3.1 Envoy 的拦截器

Envoy 提供了多种拦截器(Envoy Filter),可以动态的过滤、修改、监听某些字段,通过 Envoy Filter 可以实现更为复杂的业务逻辑。比较常用的拦截器有 Lua Filter、External Processing Filter 等。

Lua Filter 本身实现较为轻量,经常用于处理一些简单的业务场景。不过,由于 Envoy 本身是多 Worker 线程处理机制,每个 Worker 都有自己的 Lua 执行环境,这也就导致 Lua Filter 没有真正意义上的全局变量。另外,Lua Filter 在处理每个请求的时候都是同步执行的,如果需要执行一些网络 IO 操作,就会导致 Envoy 的性能大幅下降。所以,网关只会在少量修改请求或者对性能要求极高的时候才会结合使用 Lua Fitler。

External Processing Filter(以下简称 gRPC 拦截器) 提供了 gRPC 接口供远程调用,可以动态的修改请求和返回的几乎所有数据,这正是网关私密链路这种场景所需要的。gRPC 拦截器会将一个请求拆成 4 个 gRPC 串行调用

538547cd373afc475b3387e801a828e5.png

  • ProcessingRequest_RequestHeaders,请求头部处理。

  • ProcessingRequest_RequestBody,请求 Body 处理。

  • ProcessingRequest_ResponseHeaders,返回头部处理。

  • ProcessingRequest_ResponseBody,返回 Body 处理。

一个加密的请求到网关之后,首先会接收到 RequestHeaders 消息,对于 RequestHeaders 处理会比较简单,判断是否为探测 OPTIONS 或内部健康检查,如果是则直接返回 204;再根据请求的 Origin 动态的返回跨域所需要的头部即可。RequestBody 携带了业务的完整请求信息,需要先解密再做 HTTP Parser 获取业务请求行、请求头部和消息体;然后将解析后的信息,覆盖掉请求的头部和消息体;改为单层网关后,Envoy 就充当了整个链路的第一跳,还需要把请求的 X-Forwarded-For 复写为 Remote 地址来防止伪造的可能。返回的头部和请求的头部处理基本一样,一个不同点就是 Set Cookie 支持多个字段,这里需要合并处理。对于 ResponseBody 需要重新打包加密后再进行返回;由于业务的状态码可能存在异常,而私密链路本身是应该正常返回,所以这里并不能业务的状态码复写到私密链路,以免请求异常中断。

   3.2 拦截器的顺序

使用 gRPC 拦截器解决了流量加解密的问题,不过多个 Filter 的协作仍然需要处理。Envoy 在请求的时候,执行的拦截器的顺序是自上而下;返回的处理恰好相反,自下而上。

545c1347b806016aabac7b1d61552442.png

因此,在请求的时候先经过 Lua Request 的预处理,私密链路的 gRPC 拦截器再进行解密,解密后的流量重新发到限频/防水墙的时候,已经是业务的数据了。在返回的时候同样经过 Lua Reponse 的预处理,再使用私密链路的 gRPC 拦截器进行封装,这样整个链路就打通了。

04

总结

通常增加一层中间层可以解决业务所遇到的问题,不过增加一层映射也带来新的问题;增加中间层同样需要计算资源的支撑,为了高可用势必需要增加多副本,这就降低了整个系统的 ROI。在网关这个场景下,通过合并加解密层到网关接入层,由双层架构演变成单层架构,网关的架构进一步统一,日志、监控、告警也可以直接复用;在当前大背景下反而是一个更优解。

-End-

原创作者|李皓宇

bce645c40f1cb59a22faa5e6a757129c.png

你是如何看待云开发网关的?会给你的工作带来便利吗?欢迎评论分享。我们将选取1则评论,送出腾讯云开发者定制眼罩1个(见下图)。7月30日中午12点开奖。

60331dba4f23a946e07882bacd0c9b72.png

📢📢欢迎加入腾讯云开发者社群,享前沿资讯、大咖干货,找兴趣搭子,交同城好友,更有鹅厂招聘机会、限量周边好礼等你来~

b993d093f4b8918a04d4ba66c88025b6.jpeg

(长按图片立即扫码)

c9de6b06a39fc5a26295fe9173158c7f.png

7cbabdbb03eee89bdacf8c8588589dc1.png

6cac81382852cd4e2bbd872d24391c9c.png

482f7c3782e3069c6d768f1348aa3dc1.png

a1d1e496b8d829adce65f8404278d985.png

相关推荐

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 405

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 1163

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 716

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 711

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 709

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 907

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 822

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 465

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 1165

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 2632

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 608

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 874

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 892

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 419

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
上一篇: 腾讯云开发者《中国数据库前世今生》有奖创作季
下一篇: 中台的故事与事故
腾讯云开发者
腾讯云开发者 企业官方账号 企业官方账号
博客等级 码龄10年 6291粉丝 1962原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值