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原创 OSIV 导致持久化上下文无限增长

一次长耗时同步任务出现单行处理耗时持续上升,经排查排除数据库索引、执行计划、写入瓶颈、锁等待等常见问题。最终通过线程栈分析定位到:默认开启的 OSIV 机制导致持久化上下文(PC)持续累积实体,每次提交时需遍历整个 PC 进行脏检查,造成耗时随批次单调递增。根本原因在于未显式关闭 spring.jpa.open-in-view,使持久化上下文在事务外长期持有,引发性能雪崩。

2026-10-13 15:05:25 134

原创 Agent 编排笔记:Cloudflare Code Mode / Claude Code Workflow / DeepSeek Harness PTC

日期:2026-08-24。

2026-08-25 14:18:41 438

原创 点·线·环·图:从 Loop Engineering 到 Graph Engineering 及更远

这篇文章探讨了从Loop Engineering到Graph Engineering的演进路径及其在LLM应用中的意义。核心观点包括: 演进路径遵循"点-线-环-图"的拓扑发展:单次prompt→线性链→反馈循环→多节点图结构,后者包含前者作为特例。

2026-07-27 12:08:54 358

原创 Agent 协作:从复杂任务分发到 Loop Engineering

本文探讨了Agent协作系统的合理应用原则与实现方法。文章分为四个部分:首先强调"如无必要,勿增实体"原则,列举典型不适用的简单场景;随后分析复杂任务分发机制,包括Agent类型池与实例化的区别、分发决策树和选型标准;接着介绍从prompt到RAG的工作流程;最后将讨论闭环工程的概念与应用场景。全文贯穿"最小化设计"思想,提出三个关键止增阀门,强调应基于实际需求而非技术可能性来决定系统复杂度,避免过度设计带来的成本、可靠性和可观测性问题。

2026-06-25 18:35:07 509

原创 多 Agent 协作与编排

文章摘要 本文系统探讨了多Agent系统的协作与编排

2026-06-12 17:13:41 509

原创 部分AI攻击方式解析

纵深防御:单一防线必然被突破,多层防护才能有效降低风险安全左移:在 Prompt 设计阶段就考虑安全,而非事后修补最小权限:Agent 的工具和数据访问遵循最小必要原则持续对抗:安全不是一次性工作,需要持续的红队测试和规则更新可观测性:所有安全决策必须可审计、可追溯AI 安全的核心不是让模型变安全,而是假设模型不安全,在模型周围构建多层防护体系。Prompt Injection 靠架构隔离,Jailbreak 靠安全分类器,数据投毒靠清洗+版本管理,三者组合形成纵深防御。

2026-06-12 13:47:51 535

原创 AI 产品兜底链(Fallback Chain)设计

AI产品兜底链设计是保障输出质量的核心机制,当模型输出置信度不足时,系统沿预设路径(L0-L3)逐级降级,确保用户始终获得可用结果。

2026-06-05 12:14:17 809

原创 在现有业务中嵌入 AI:Spring AI 嵌入 vs Dify API 调用

摘要: 本文对比了在严肃业务场景中嵌入AI的两种架构选择——Spring AI嵌入式与Dify API外挂式。关键结论是Spring AI确保合规可控,而Dify提升运营效率,二者互补协作。

2026-05-27 17:05:49 609

原创 Agentic 工作流编排在教育管理领域的切入策略

讨论在教育管理领域应用Agentic工作流编排的实践策略。一个软件行业从业人员对AI冲击下的行业方向探索笔记。

2026-05-27 13:42:08 353

原创 EasyExcel 动态表头 `UnsupportedOperationException` 问题记录

EasyExcel动态表头导出时出现UnsupportedOperationException异常,原因是内部会修改表头列表。分析发现使用List.of()和Arrays.asList()创建的不可变/固定大小列表会导致异常。解决方案是使用new ArrayList<>()创建完全可变列表。

2026-05-26 21:23:55 331

原创 智能体应用 IaaS 基础设施需求清单

智能体应用(AI Agent)相比传统应用有一些特殊的基础设施需求,比如等。本文按 IaaS 核心组件分类,梳理搭建 Agent 平台所需的基础设施资源。

2026-05-26 20:40:01 415

原创 个人笔记:消息队列对比表

Apache Pulsar、RabbitMQ、RocketMQ 特性对比

2026-05-25 11:22:54 195

原创 RICE 中间层 :AI 助力工程框架

RICE中间层框架,讨论通用大模型在垂直领域应用中的核心问题。通过编排层动态调度各组件能力。该框架强调:1)混合检索策略提升知识准确性;2)专业计算工具确保结果精确;3)输出治理实现合规可控。RICE不是固定流程,而是根据任务需求灵活组合的技术栈,为垂直领域AI应用提供参考工程方案。

2026-05-25 10:59:07 638

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